深層学習

Name: 深層学習
Brand: KADOKAWA
Price: 5060.0 JPY
ISBN: 9784048930628

深層学習

Ian Goodfellow

Yoshua Bengio

Aaron Courville

岩澤　有祐 (監修)

鈴木　雅大 (監修)

5,060 円（税込）

SALE 売り切れ

発売日：2018/03/07
出版社：KADOKAWA
ISBN：9784048930628

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商品説明

AI研究の一分野として注目を集める深層学習（ディープラーニング）に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書。深層学習の理解に必要な数学、ニューラルネットワークの基礎から、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）やRNN（回帰結合型ニューラルネットワーク）などのすでに確立した手法、さらに...

商品説明

AI研究の一分野として注目を集める深層学習（ディープラーニング）に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書。深層学習の理解に必要な数学、ニューラルネットワークの基礎から、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）やRNN（回帰結合型ニューラルネットワーク）などのすでに確立した手法、さらに深層学習の研究まで、深層学習の基礎を理論を含めてしっかり学習したい人に最適な内容になっている。近年の深層学習研究をリードする著名な研究者たちが執筆した入門者必読の書である。

第1章はじめに第I部応用数学と機械学習の基礎第2章線形代数第3章確率と情報理論第4章数値計算第5章機械学習の基礎第II部深層ネットワーク：現代的な実践第6章深層順伝播型ネットワーク第7章深層学習のための正則化第8章深層モデルの訓練のための最適化第9章畳み込みネットワーク第...

第1章はじめに
第I部応用数学と機械学習の基礎
第2章線形代数
第3章確率と情報理論
第4章数値計算
第5章機械学習の基礎
第II部深層ネットワーク：現代的な実践
第6章深層順伝播型ネットワーク
第7章深層学習のための正則化
第8章深層モデルの訓練のための最適化
第9章畳み込みネットワーク
第10章系列モデリング：回帰結合型ニューラルネットワークと再帰型ネットワーク
第11章実用的な方法論
第12章アプリケーション
第III部深層学習の研究
第13章線形因子モデル
第14章自己符号化器
第15章表現学習
第16章深層学習のための構造化確率モデル
第17章モンテカルロ法
第18章分配関数との対峙
第19章近似推論
第20章深層生成モデル

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