書籍概要

Excelでわかる ディープラーニング超入門
【RNN・DQN編】

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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。

こんな方におすすめ

  • 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

サンプル

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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

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