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Yoshi Nishikawa's Blog

データと知識、その調和平均。

Deep Learningことはじめ

読んだ。

これ一冊でDeep Lerningの理解は事足りる。とにかくわかりやすく記述されている。

1章 Python入門

1.1 Pythonとは
1.2 Pythonのインストー
1.3 Pythonインタプリタ
1.4 Pythonスクリプトファイル
1.5 NumPy
1.6 Matplotlib
1.7 まとめ

2章 パーセプトロン

2.1 パーセプトロンとは
2.2 単純な論理回路
2.3 パーセプトロンの実装
2.4 パーセプトロンの限界
2.5 多層パーセプトロン
2.6 NANDからコンピュータへ
2.7 まとめ

3章 ニューラルネットワーク

3.1 パーセプトロンからニューラルネットワーク
3.2 活性化関数
3.3 多次元配列の計算
3.4 3層ニューラルネットワークの実装
3.5 出力層の設計
3.6 手書き数字認識
3.7 まとめ

4章 ニューラルネットワークの学習

4.1 データから学習する
4.2 損失関数
4.3 数値微分
4.4 勾配
4.5 学習アルゴリズムの実装
4.6 まとめ

5章 誤差逆伝播

5.1 計算グラフ
5.2 連鎖率
5.3 逆伝播
5.4 単純なレイヤの実装
5.5 活性化関数レイヤの実装
5.6 A.ne/Softmaxレイヤの実装
5.7 誤差逆伝播法の実装
5.8 まとめ

6章 学習に関するテクニック

6.1 パラメータの更新
6.2 重みの初期値
6.3 Batch Normalization
6.4 正則化
6.5 ハイパーパラメータの検証
6.6 まとめ

7章 畳み込みニューラルネットワーク

7.1 全体の構造
7.2 畳み込み層
7.3 プーリング層
7.4 Convolution/Poolingレイヤの実装
7.5 CNNの実装
7.6 CNNの可視化
7.7 代表的なCNN
7.8 まとめ

8章 ディープラーニング

8.1 ネットワークをより深く
8.2 ディープラーニングの小歴史
8.3 ディープラーニングの高速化
8.4 ディープラーニングの実用例
8.5 ディープラーニングの未来
8.6 まとめ