ディープラーニングがわかる数学入門

涌井良幸, 涌井貞美 著

豊富な図解と具体例で、最適な入門書!ディープラーニングに必要な数学の知識を基本からしっかり学べる!

「BOOKデータベース」より

[目次]

  • 1章 ニューラルネットワークの考え方
  • 2章 ニューラルネットワークのための数学の基本
  • 3章 ニューラルネットワークの最適化
  • 4章 ニューラルネットワークと誤差逆伝播法
  • 5章 ディープラーニングと畳み込みニューラルネットワーク

「BOOKデータベース」より

この本の情報

書名 ディープラーニングがわかる数学入門
著作者等 涌井 良幸
涌井 貞美
書名ヨミ ディープ ラーニング ガ ワカル スウガク ニュウモン
出版元 技術評論社
刊行年月 2017.4
ページ数 239p
大きさ 21cm
ISBN 978-4-7741-8814-0
NCID BB23369394
※クリックでCiNii Booksを表示
全国書誌番号
22880895
※クリックで国立国会図書館サーチを表示
言語 日本語
出版国 日本
この本を: 
このエントリーをはてなブックマークに追加

このページを印刷

外部サイトで検索

この本と繋がる本を検索

ウィキペディアから連想