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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、涌井貞美(著/文) - 技術評論社
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Excelでわかるディープラーニング超入門【RNN・DQN編】

発行:技術評論社
A5判
224ページ
定価 2,180円+税
ISBN
9784297105167
Cコード
C3055
専門 単行本 電子通信
出版社在庫情報
不明
書店発売日
登録日
2019年5月8日
最終更新日
2019年5月8日
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紹介

進化発展するディープラーニング。その代表格が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。

目次

●1章 RNN、DQNへの準備

◆§1 はじめてのRNN、DQN

◆§2 利用するExcel関数は10個あまり

◆§3 最適化計算を不要にしてくれるExcelソルバー

◆§4 データ解析には最適化が不可欠



●2章 Excelでわかるニューラルネットワーク

◆§1 出発点となるニューロンモデル

◆§2 神経細胞をモデル化した人工ニューロン

◆§3 ニューラルネットワークの考え方

◆§4 ニューラルネットワークを式で表現

◆§5 Excelでわかるニューラルネットワーク

◆§6 普遍性定理



●3章 ExcelでわかるRNN

◆§1 リカレントニューラルネットワークの考え方

◆§2 リカレントニューラルネットワークを式で表現

◆§3 Excelでわかるリカレントニューラルネットワーク



●4章 ExcelでわかるQ学習

◆§1 Q学習の考え方

◆§2 Q学習を式で表現

◆§3 ExcelでわかるQ学習



●5章 ExcelでわかるDQN

◆§1 DQNの考え方

◆§2 ExcelでわかるDQN



●付録

◆§A 訓練データ

◆§B ソルバーのインストール法

◆§C リカレントニューラルネットワークを5文字言葉へ応用

上記内容は本書刊行時のものです。