ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

目次

1章 Python 入門

1.1 Python とは

1.2 Python のインストール

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へ

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 誤差逆伝播法

5.1 計算グラフ

5.2 連鎖律

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 Affine/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

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