Excelでわかるディープラーニング超入門
【RNNDQN編】

[表紙]Excelでわかるディープラーニング超入門 【RNN・DQN編】

A5判/224ページ

定価(本体2,180円+税)

ISBN 978-4-297-10516-7

電子版
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書籍の概要

この本の概要

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

本書のサンプル

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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