ゼロから作るDeep Learning
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正
為替と株の予測の話
3. もくじ • はじめに • 為替や株の予測の何が難しいのか • 2つの通貨問題からみるレバレッジと期待値の関係 • 収益率の分散を抑えるには • いもすアルゴリズムの変遷 • ボラティリティのフラクタル性 • 最新いもすアルゴリズム 為替と株の予測の話 2 5. なぜ投資を考えるのか 生活費ために働いてお金を稼ぐのは不自由であるので、 経済的独立 (Financial independence) を目指すのは自然な発想。 経済的独立とは 「運用益＞消費」となる状態を指し、 これを達成するには「資産を増やす」「運用効率を上げる」「消費を 減らす」方法がある。 しかし、運用効率が0%では経済的独立を達成するのに必要な資産 が何倍にもなるので、運用効率を上げる方法を考える。 為替と株の予測の話 4
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