山下隆義 イラストで学ぶディープラーニング (2016) 

2016.8.29

　深層学習のやさしい解説書として、この本を選びました。

本書は、ディープラーニングを初めて学びたいという方を対象にした入門書です。と、最初にうたわれています。

複雑で難しい内容のことは、単純化して簡単に説明しても、難しいまま説明しても、やはり難しいのですが、

著者は、セミナーなどでチュートリアル講演などをなさっていて、理解してもらえるように話す努力をされているので、

しばらくつきあってみようと思います。

第１章　序論

　ディープラーニングは、パーセプトロンを起源とするものとボルツマンマシンを起源とするものの２つに大別されます。

パーセプトロンを起源とするもので、最も基本的な構成は、パーセプトロンを多層に組み合わせた多層パーセプトロンです。

その派生として、人の視覚野のような構成を取り入れた畳み込みニューラルネットワークが画像認識の分野ではよく用いられます。

一方、グラフィカルモデルから誕生したボルツマンマシンを起源とするものがあります。

制約ボルツマンマシンを多層にしたディープ･ボルツマンマシン、ディープ･ビリーフ･ネットワークです。

　パーセプトロンを起源とする手法は、一般的に教師あり学習であり、教師信号をもとにネットワークを学習します。

一方、制約ボルツマンマシンを起源とする手法は、教師なし学習です。与えられた学習データだけを頼りにネットワークを学習します。

第２章　ニューラルネットワーク

2.1　ニューラルネットワークの歴史

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