Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装

Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装

¥3,400+税

品種名
書籍
発売日
2016/10/7
ページ数
280
サイズ
B5変形判
著者
巣籠 悠輔 著
ISBN
9784844381280

深層学習をJavaで実装!コードで理解できる

深層学習アルゴリズムをJavaで実装!「ゼロからの実装」のほか「ライブラリの活用」も解説 --本書では、まず深層学習に関連する機械学習アルゴリズムを復習。その後、深層学習アルゴリズムの主要な理論を解説、Javaでゼロから実装する方法を示します。さらに、深層学習用JavaライブラリDeeplearning4jの活用方法も解説。そのほか、人工知能やディープラーニングの変遷や今後の展望について説明し、番外編としてTheano/TensorFlow/CaffeをPythonで利用する方法も紹介します。

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「はじめに」より抜粋

ディープラーニングによって人工知能の実現に大きな一歩を踏み出したのは間違いない。一方で、ディープラーニングはまだまだ難解な分野であり、なかなか個人での学習が進めづらい分野だと思われているのが現実である。そこで本書では、ディープラーニングの理論と実装をきちんと習得するために、基礎となる機械学習のアルゴリズムをはじめ、ディープラーニングの理解に必要な数式や理論について図を交えながら一から学んでいく。…中略… 実装についても、簡潔でわかりやすいコードで書いているので、Javaの経験が浅くても問題ない。その場合、本書がJavaとディープラーニング双方の学びに役立てば幸いである。

著者プロフィール

◎ 巣籠悠輔(すごもり ゆうすけ)

Gunosy、READYFORの創業メンバーとして、エンジニアリング、デザインを担当。大学院修了後は電通にてデジタルクリエイティブの企画・制作、ディレクションに従事。Googleニューヨーク支社勤務を経て、2016年、医療ITスタートアップを共同創業。2016年9月より東京大学招聘講師。東京大学工学部システム創成学科卒(首席)、東京大学大学院工学系研究科 技術経営戦略学専攻卒。

※ 本書は『Java Deep Learning Essentials』の翻訳書です。原著は巣籠氏が英文にて執筆したものです。本書では巣籠氏自身が日本語訳を手掛けています。

目次

第1章 人工知能とディープラーニングの変遷
 1.1 人工知能の変遷
 1.2 機械と人間を分けるもの
 1.3 人工知能とディープラーニング
 まとめ

第2章 機械学習アルゴリズムを学ぶ--ディープラーニングへの準備
 2.1 実装に際して
 2.2 機械学習における「学習」の必要性
 2.3 教師あり学習と教師なし学習
 2.4 機械学習の流れ
 2.5 ニューラルネットワークの理論とアルゴリズム
 まとめ

第3章 ディープラーニング探究[1]--ディープビリーフネットと積層デノイジング・オートエンコーダ
 3.1 ニューラルネットワークの陥落
 3.2 ニューラルネットワークの逆襲
 3.3 ディープラーニングのアルゴリズム[1]
 まとめ

第4章 ディープラーニング探究[2]--ドロップアウトと畳み込みニューラルネットワーク
 4.1 事前学習なしディープラーニング
 4.2 ドロップアウト
 4.3 畳み込みニューラルネットワーク
 まとめ

第5章 Java ライブラリ Deeplearning4j の活用
 5.1 ライブラリを用いた実装とスクラッチによる実装の比較
 5.2 DL4J と ND4J の概要
 5.3 ND4J による実装
 5.4 DL4J による実装
 5.5 学習率の最適化
 まとめ

第6章 ディープラーニングの応用と実用化--リカレントニューラルネットワーク、長短期記憶など
 6.1 ディープラーニングの研究が活発な分野
 6.2 ディープラーニングの課題
 6.3 ディープラーニングの可能性を最大化するアプローチ
 まとめ

第7章 ディープラーニング探究[3]--Theano/TensorFlow/Caffe の手法[Python 編]
 7.1 Theano
 7.2 TensorFlow
 7.3 Caffe
 まとめ

第8章 今後の動向を展望する
 8.1 ディープラーニングのさらなる進化
 8.2 今後も成果を上げるアプローチとは
 8.3 ディープラーニングの情報源
 まとめ

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  •  本書のサンプルコードの一部は、下記のリンクよりダウンロード可能です(103ページの修正を反映し、2016年12月22日に更新・差し替え)。

お詫びと訂正

誤記のためにご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。

  • 83ページ 式3.3.8の最後の行
    • [誤]行頭に等号を追加
    • [正]
  • 103ページ 1行目のコード
    • [誤]h_[j] = W[j][i] * (X[n][i] - y[i]);
    • [正]h_[j] += W[j][i] * (X[n][i] - y[i]);
  • 103ページ ページ末尾の本文下から5行目
    • [誤]Sacked Denoising Autoencoder
    • [正]Stacked Denoising Autoencoder
  • 186ページ 式(6.1.1)の1行目、右辺の2項目
    • [誤]P(w2 | w3)
    • [正]P(w2 | w1)
  • 194ページ 式(6.1.15)直後の一文を削除
    • [誤]ただし、Tは展開する時間長を表す。
    • [正]

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