イラストで学ぶディープラーニング

まずは、この1冊からはじめよう！
ディープラーニングをはじめて学びたい人を対象とした入門書です。
・カラー図版で、畳み込みニューラルネットワークなどの基礎的な手法が直感的に理解できます。
・CaffeやPylearn2などの主要ツールのインストール方法や活用事例を紹介しています。
・新たなツールとして最も注目されているChainerやTensorFlowのインストール方法や活用事例も紹介しています。
＜主な目次＞
第1章　序論
ディープラーニングとは／注目のきっかけ／なぜディープラーニングなのか／何がディープラーニングなのか
第2章　ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークの歴史／マカロック{ピッツの素子モデル／パーセプトロン／多層パーセプトロン／誤差逆伝播法／誤差関数と活性化関数／尤度関数／確率的勾配降下法／学習係数
第3章　畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワークの構成／畳み込み層／プーリング層／全結合層／出力層／ネットワークの学習方法
第4章　制約ボルツマンマシン
ホップフィールドネットワーク／ボルツマンマシン／制約ボルツマンマシン／コントラスティブ・ダイバージェンス／ディープ・ビリーフ・ネットワーク
第5章　オートエンコーダ
オートエンコーダ／デノイジング・オートエンコーダ／スパース・オートエンコーダ／スタックド・オートエンコーダ／事前学習への利用
第6章　汎化性能を向上させる方法
学習サンプル／前処理／活性化関数／ドロップアウト／ドロップコネクト
第7章　ディープラーニングのツール
ディープラーニングの開発環境／Theano／Pylearn2／Caffe／DIGITS／Chainer／TensorFlow
第8章　ディープラーニングの現在・未来
ディープラーニングの実用事例／ディープラーニングの先に