ニューラルネットワーク自作入門
マイナビ出版
著者：Tariq Rashid
監訳者：新納浩幸
はじめに
プロローグ
0.1 知的マシンの探求
0.2 新しい黄金時代を感じさせるもの
イントロダクション
この本は誰のため？
何をするの？
どうやるの？
執筆上、気をつけたこと
Part 1 どうやって動くのか
1.1 自分には簡単だけど、相手にとっては困難
1.2 単純な予測マシン
1.3 分類と予測に大きな違いはない
1.4 単純な分類器の学習
1.5 時として１つの分類器では不十分
1.6 ニューロン、自然界の計算機
1.7 ニューロンのネットワークを通る信号の追跡
1.8 行列の掛け算は有益・・・本当です！
1.9 行列の掛け算を扱った３層の例
1.10 １つ以上のノードからの重みの学習
1.11 出力層のさらに多くのノードからの誤差逆伝播
1.12 さらに多くの層への誤差逆伝播
1.13 行列の掛け算による誤差逆伝播
1.14 実際にどうやって重みを更新するの？
1.15 重み更新の実行例
1.16 データの準備
Part 2 Pythonでやってみよう
2.1 Python
2.2 IPython:インタラクティブなPython
2.3 とてもやさしいPython 入門
2.4 Pythonでニューラルネットワーク
2.5 手書き数字のMNISTデータセット
Part 3 もっと楽しく
3.1 自身の手書き文字
3.2 ニューラルネットワークの心の中
3.3 回転による新しい訓練データの作成
付録A 微分のやさしい導入
A.1 平らな直線
A.2 傾斜のある直線
A.3 曲線
A.4 手作業による微分
A.5 手作業ではない微分
A.6 グラフを描かずに微分
A.7 微分の規則
A.8 関数の関数
A.9 微分計算ができた
付録B Raspberry Piでやってみよう
B.1 IPython のインストール
B.2 動くことの確認
B.3 ニューラルネットワークの学習とテスト
B.4 Raspberry Piで成功！
エピローグ
INDEX