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Excelでわかるディープラーニング超入門 RNN・DQN編
涌井良幸/著 涌井貞美/著
2398円
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| 発売日 | 2019年05月発売 |
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商品説明
進化発展するディープラーニング。その代表がRNN(Recurrent Neural Network/再帰型ニューラルネットワーク)とDQN(Deep Q‐Network/深層Qネットワーク)です。RNNは自然言語処理の分野で最も注目されるアルゴリズムです。またDQNは強化学習の手法で目覚ましい精度を挙げています。これらはいずれもAI応用の入り口となります。本書は、これらを万人のツールであるExcelを用いて、難しい数学やプログラミングの知識抜きに、動かしながら、目で見てしくみを理解できる画期的な入門書です。難解といわれるRNNとDQNの「最適化」などの難しい計算部分をExcelにまかせ、その動作原理をわかりやすく知ることができます。本書がAI学習のハードルを一気に下げてくれます。
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収録内容
| 1 | 1章 RNN、DQNへの準備(はじめてのRNN、DQN |
| 2 | 利用するExcel関数は10個あまり |
| 3 | 最適化の計算を不要にしてくれるExcelソルバー |
| 4 | データ分析には最適化が不可欠) |
| 5 | 2章 Excelでわかるニューラルネットワーク(出発点となるニューロンモデル |
| 6 | 神経細胞をモデル化した人工ニューロン |
| 7 | ニューラルネットワークの考え方 |
| 8 | ニューラルネットワークを式で表現 |
| 9 | Excelでわかるニューラルネットワーク |
| 10 | 普遍性定理) |
| 11 | 3章 ExcelでわかるRNN(RNNの考え方 |
| 12 | リカレントニューラルネットワークを式で表現 |
| 13 | Excelでわかるリカレントニューラルネットワーク) |
| 14 | 4章 ExcelでわかるQ学習(Q学習の考え方 |
| 15 | Q学習を式で表現 |
| 16 | ExcelでわかるQ学習) |
| 17 | 5章 ExcelでわかるDQN(DQNの考え方 |
| 18 | ExcelでわかるDQN) |
| 19 | 付録 |
