はじめてのディープラーニング2　Pythonで実装する再帰型ニューラルネットワーク，VAE，GAN

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前作「はじめてのディープラーニング」では、基礎中の基礎であるニューラルネットワークとバックプロパゲーションを初学者にもわかりやすく解説しましたが、本作では自然言語処理の分野で真価を発揮する再帰型ニューラルネットワーク（RNN）と、ディープラーニングの生成モデルであるVAE（Variational Autoencoder）とGAN（Generative Adversarial Networks）について実装方法を含めて解説します。もちろんプログラムの実装については、前作を踏襲してPythonのみで行い、既存のフレームワークに頼りません。



［本書の特徴］

・前作を読んでいない方のために、Python、数学、ニューラルネットワークの基礎について解説する章を設けています。

・サンプルプログラムはフレームワークを使わずにPythonのみで記述しています。このため数式をコード化する際の原理が初心者にもわかりやすくなっています。

・サンプルプログラムはSBクリエイティブ株式会社のサイトからダウンロード可能です。

・Python3、Jupyter Notebook、Google Colaboratory対応。