文系プログラマーだからこそ身につけたいディープラーニング の動きを理解するための数式入門 著:中西 達夫 氏
ビジネスに統計学を活用できたらいいなと思い数学系の本を久しぶりに購入した。紙とペンを用意して読む数学系の本当は少し違い読み物として、楽しむことができる。分かりやすく説明していただけるので、他の人に説明する時に活用できる。 中西氏の主張される「人間に必要とされるのは、概念を形にまとめ、イメージを共有するための数学」は確かに今後重要になると共感した。 # 構成 1. ディープラーニング は数式から始める 2. ディープラーニング とは「微分マシン」である 3. ディープラーニング で活躍する「非線形回帰分析」の知識 4. バックプロバケーションの「数式ルール」を理解する 5. スマートなプログラムを書くための行列、ベクトル 6. ディープラーニングの学習と降下法 7. 情報量は対数測る 8 . ニューラルネットワークはこうしてディープ化した # ディープラーニング() について # 量子コンピュータ