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発売日:2024/11/06
出版社:
朝倉書店
ISBN:9784254131529
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学習物理学入門
学習物理学入門
橋本 幸士
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・物理学と人工知能・機械学習のコラボレーションを学ぶ入門テキスト。・物理系学生がスムーズに機械学習に入門し、物理学と機械学習の関係・協働を知ることができる。【主な目次】0. イントロダクションA 機械学習と物理学 A1. 線形モデル A2. ニューラルネットワーク(NN) A3. 対称性と機械...
商品説明
・物理学と人工知能・機械学習のコラボレーションを学ぶ入門テキスト。
・物理系学生がスムーズに機械学習に入門し、物理学と機械学習の関係・協働を知ることができる。
【主な目次】
0. イントロダクション
A 機械学習と物理学
A1. 線形モデル
A2. ニューラルネットワーク(NN)
A3. 対称性と機械学習:畳み込み・同変 NN
A4. 古典力学と機械学習: NN と微分方程式
A5. 量子力学と機械学習: NN 波動関数
B 機械学習模型と物理学
B1. トランスフォーマー
B2. 拡散モデルと経路積分
B3. 機械学習の仕組み: 統計力学的アプローチ
B4. 大規模言語モデルと科学
目次
0. イントロダクションA 機械学習と物理学 A1. 線形モデル A2. ニューラルネットワーク(NN) A3. 対称性と機械学習:畳み込み・同変 NN A4. 古典力学と機械学習: NN と微分方程式 A5. 量子力学と機械学習: NN 波動関数B 機械学習模型と物理学 B1. トランスフォ...
目次
0. イントロダクション
A 機械学習と物理学
A1. 線形モデル
A2. ニューラルネットワーク(NN)
A3. 対称性と機械学習:畳み込み・同変 NN
A4. 古典力学と機械学習: NN と微分方程式
A5. 量子力学と機械学習: NN 波動関数
B 機械学習模型と物理学
B1. トランスフォーマー
B2. 拡散モデルと経路積分
B3. 機械学習の仕組み: 統計力学的アプローチ
B4. 大規模言語モデルと科学
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