different regularization techniques in deep learning

微分積分の技法 谷口 雅彦

Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)

Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)

演習：工科系の微分積分学の基礎

深層学習とメタヒューリスティクス ディープ・ニューラルエボリューション／伊庭斉志(著者)

技術者のための微分積分学／ジョンペリー【著】，武田楠雄【訳】

【ほぼ新品】直感DeepLearning

「主体的・対話的で深い学び」学習評価の手引き 学ぶ意欲がぐんぐん伸びる評価の仕掛け/教育開発研究所/田中博之（ムック）

詳説　Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ 実務者のためのアプローチ／ジョシュ・パターソン(著者),アダム・ギブソン(著者),牧野聡(訳者),新郷美紀(訳者),本橋和貴

直感　Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ｐｙｔｈｏｎ×Ｋｅｒａｓでアイデアを形にするレシピ／Ａｎｔｏｎｉｏ　Ｇｕｌｌｉ(著者),Ｓｕｊｉｔ　Ｐａｌ(著者),大串正矢(訳者),久保隆宏(訳者),中山光樹(訳者)

プログラマのためのディープラーニングのしくみがわかる数学入門／増井敏克(著者)

「主体的・対話的で深い学び」学習評価の手引き 学ぶ意欲がぐんぐん伸びる評価の仕掛け／田中博之(著者)

深層学習　改訂第２版 機械学習プロフェッショナルシリーズ／岡谷貴之(著者)

詳解ディープラーニング 第2版 −TensorFlow/Keras・PyTorchによる時系列データ処理− (Compass Booksシリーズ)

ディープラーニング構築テンプレート ＡＩプロジェクトの必須事項と技術的指針 ｉｍｐｒｅｓｓ　ｔｏｐ　ｇｅａｒ／アダム・ギブソン(著者),新郷美紀(著者)

Ｐｙｔｈｏｎで体験する深層学習／浅川伸一(著者)

Probabilistic Deep Learning: With Python， Keras and TensorFlow Probability [ペーパーバック] Duerr， Oliver、 Sick， Beate; Murina， Elvis

リ－ダ－の易経 時の変化の道理を学ぶ

深層学習 改訂第2版 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

詳説 Deep Learning -実務者のためのアプローチ

教程　微分積分／原岡喜重(著者)

演習：工科系の微分積分学の基礎

算数科の深い学びを実践する／岡崎市算数・数学教育研究部(著者),柴田録治

コア・テキスト 微分積分[第2版] (ライブラリ 数学コア・テキスト 2) 竹縄 知之

最短コースでわかるディープラーニングの数学／赤石雅典(著者)

ディープラーニング /ニュ-トンプレス/ジョン・Ｄ．ケレハー（単行本（ソフトカバー））

【3冊セット】ゼロから作るＤｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　ディープラーニング

文系プログラマーだからこそ身につけたい ディープラーニングの動きを理解するための数式入門／中西 達夫

コア・テキスト微分積分

ディープラーニング /ニュ-トンプレス/ジョン・Ｄ．ケレハー（単行本（ソフトカバー））

詳解　ディープラーニング ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ・Ｋｅｒａｓによる時系列データ処理／巣籠悠輔(著者)

Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)

Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)

身近な統計　改訂版 放送大学教材／熊原啓作，渡辺美智子【著】

専門性向上につなげる授業の評価・改善 肢体不自由教育シリーズ４／日本肢体不自由教育研究会

図解速習ＤＥＥＰ　ＬＥＡＲＮＩＮＧ／増田知彰(著者)

最短コースでわかるディープラーニングの数学/日経ＢＰ/赤石雅典（単行本）

直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ

Deep Reinforcement Learning Hands-On: Apply modern RL methods， with deep Q-networks， value iteration， policy gradients， TRPO， AlphaGo Zero and more [ペーパーバック] Lapan， Maxim

Ｃｈａｉｎｅｒによる実践深層学習／新納浩幸(著者)