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
- 定価
- 2,398円（本体2,180円＋税10%）
- 発売日
- 2019.5.10
- 判型
- A5
- 頁数
- 224ページ
- ISBN
- 978-4-297-10516-7 978-4-297-10517-4
概要
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。
こんな方にオススメ
- ディープラーニングに関心のある人
- 数学は得意ではないが、動作原理を知りたい人
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