増補新版 深層学習と統計神経力学

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驚くほどの速さで発展を続けるAIの中核技術である超多層の深層学習.その原理は未だよく理解されているとは言い難い.多くの読者に読み継がれて3年を経た今回の改訂では,初版を補強するとともに,AIのような巨大なシステムでは,その影響が無視できない,特異点に関する章を追加した.

【主要目次】驚くべき速さで発展を続けるAIの中核技術である超多層の深層学習.その原理は未だよく理解されているとは言い難い.多くの読者に読み継がれて3年を経た今回の改訂では,初版を補強すると共に,特異点に関する章を追加した.

目次
深層学習:その仕組みと歴史/層状のランダム結合神経回路/深層ランダム神経回路による信号変換/再帰結合のランダム回路と統計神経力学の基礎/深層回路の学習/神経接核理論/自然勾配降下学習法とFisher情報行列 ― 学習の加速/汎化誤差曲線:二重降下/巨視的変数の力学,神経場の力学/深層神経回路網は特異点の網の目で覆われている/統計神経力学における特異点の影響
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