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Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装

インプレス

深層学習をJavaで実装!ゼロからの開発、ライブラリ活用も解説

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します。その後、深層学習アルゴリズムの主要な理論を解説し、Javaでゼロから実装する方法を示します。

さらに、Javaライブラリを利用した実装方法も解説します。深層学習用Javaライブラリとして使用するDeeplearning4jはオープンソースの分散処理ソフトウェアApache Spark/Hadoopに統合されているものです。

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で利用する方法も解説します。

「概要だけではなく、数式やアルゴリズムの根本まで解説」「コード例は非常に読みやすい」----原著への読者の声

※ 本書は『Java Deep Learning Essentials』の翻訳書です。

発売日:2016-10-07

ページ数:264ページ

目次

表紙
まえがき
はじめに

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/1.1.1 人工知能の定義
1.1.2 過去の人工知能ブーム
1.1.3 機械学習の誕生と発展
1.1.4 機械学習でさえもできないこと
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
2.3.1 サポートベクトルマシン(SVM)
2.3.2 隠れマルコフモデル(HMM)
2.3.3 ニューラルネットワーク
2.3.4 ロジスティック回帰
2.3.5 強化学習/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/2.5.1 パーセプトロン(単層ニューラルネットワーク)
2.5.2 ロジスティック回帰
2.5.3 多クラスロジスティック回帰
2.5.4 多層パーセプトロン(多層ニューラルネットワーク)
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/3.2.1 ディープラーニングの進化--ブレークスルーの決め手
3.2.2 事前学習ありディープラーニング
3.3 ディープラーニングのアルゴリズム[1]/3.3.1 制約付きボルツマンマシン
3.3.2 ディープビリーフネット
3.3.3 デノイジング・オートエンコーダ
3.3.4 積層デノイジング・オートエンコーダ
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
4.3.1 畳み込み
4.3.2 プーリング
4.3.3 数式による理解と実装
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/5.4.1 セットアップ
5.4.2 モデルの構築
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/6.1.1 画像認識
6.1.2 自然言語処理
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/6.3.1 分野による切り口
6.3.2 課題設定による切り口
6.3.3 表現による切り口
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
索引
STAFF
奥付

著者プロフィール

  • 巣籠悠輔(著者)

    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。