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しくみがわかる深層学習

出版社名 朝倉書店
出版年月 2018年6月
ISBNコード 978-4-254-12238-1
4-254-12238-1
税込価格 2,970円
頁数・縦 174P 21cm

商品内容

要旨

人工知能を実現する上で現時点でもっとも有用な手法のひとつとされている深層学習について、それがどのような構造をしているのか、いかなる考え方に基づいて作られているかを説明。天下り的に深層学習の構造や学習の規則を羅列するのではなく、「なぜそうなるのか」の説明に力点を置いた。ベクトルや行列を使うことで添え字を減らし、式を簡潔に書くシンプルな記法を使っている。

目次

1 深層学習とは
2 機械学習で使う用語
3 深層学習のための数学入門
4 ニューラルネットワークはどのような構造をしているか
5 ニューラルネットワークをどう学習させるか
6 畳み込みニューラルネットワーク
7 再帰型ニューラルネットワーク
8 深層生成モデル

著者紹介

手塚 太郎 (テズカ タロウ)  
1978年東京都に生まれる。2005年京都大学大学院情報学研究科博士後期課程修了。筑波大学図書館情報メディア系准教授、人工知能科学センター研究員(機械学習分野)。博士(情報学)。情報処理学会、電子情報通信学会、ACM等会員(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)