今週のQiita技術書まとめ
2016年8月7日配信
オブジェクト指向は変更コストを下げるための一つのテクニック程度の認識で良いのではないか
はじめに こんな記事を読みました。 オブジェクト指向ジャンケン: または石やハサミや紙を手クラスから派生させる是非について( 上記の記事を読んで気になった点があったので、本記事を書くことにしました（元記事を書かれた方、勝手にすみません）。 元記事を読んで気になった点
CPUとOSとアプリケーションの関係
プログラムはなぜ動くのか( CPUについて - Central Processiong Unit（中央処理装置）の略 - 内部は数百万〜数億個のトランジスタで構成されている - CPUは「レジスタ」「制御装置」「演算装置」「クロック」の4要素から構成されている
秘密鍵を失効させる方法
はじめに 共通鍵暗号などを用いて1対多の通信を行う場合がある。つまり暗号化を行う者は一人であるが、復号は多くのユーザーが行うという場合である。このようなときに一本の鍵で全ての通信を行なうと、その鍵がどこからか流出した際に手が打てなくなってしまう。この記事ではこのような問題を解決する鍵の失効（Revocation）を行うための方法をいくつか紹介する。 この記事を読んで疑問に思ったことや、改善するべき…
ディープラーニング・深層学習を勉強する人におすすめの本など紹介
【随時更新中】 Deep Learning(深層学習)理論 |イメージ|名前|URL| |:----:|:-----|:----:| |!深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)( (機械学習プロフェッショナルシリーズ)(
ゼロから作るDeep Learning
実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ！ 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...
TensorFlowで学ぶディープラーニング入門
ディープラーニングの世界へようこそ！ 本書は、機械学習やデータ分析を専門とはしない、一般の方を対象とした書籍です。- と言っても、ディープラーニングの歴史や人工知能の将来展望を語る啓蒙書ではありません。ディープラーニングの代表とも言える「畳み込みニューラルネットワーク」を例として、その仕組みを根本から理解すること、そして、TensorFlowを用いて実際に動作するコードを作成することが本書の目標です。 ディープラーニングの解説記事で必ず登場するのが、多数のニューロンが何層にも結合された「多層ニューラルネットワーク」の模式図です。このニューラルネットワークの中でいったいなにが起きている...