ニューラルネットワークの核心理論と実習
aha30005480
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初級 / Artificial Neural Network, classification, gradient-descent, dnn
パーセプトロンから誤差逆伝播法まで、ニューラルネットワークの核心となる数学理論を体系的に学び、Rコードで自ら実装します。活性化関数、勾配降下法、多層ニューラルネットワークなど、ディープラーニングの基礎をしっかりと身につけ、実際のデータセットを活用した分類問題の解決能力を養います。
初級
Artificial Neural Network, classification, gradient-descent




