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深層学習 基礎と概念 上

出版社名 丸善出版
出版年月 2026年1月
ISBNコード 978-4-621-31280-3
4-621-31280-4
税込価格 5,500円
頁数・縦 352P 21cm

商品内容

目次

第1章 深層学習革命
第2章 確率論
第3章 代表的な確率分布
第4章 単層ニューラルネット:回帰問題
第5章 単層ニューラルネット:分類問題
第6章 深層ニューラルネット
第7章 勾配降下法
第8章 誤差逆伝播法
第9章 正則化
付録A 線形代数
付録B 変分法
付録C ラグランジュ乗数法

著者紹介

神嶌 敏弘 (カミシマ トシヒロ)  
2024年まで国立研究開発法人産業技術総合研究所に勤務。専門分野はデータマイニング、機械学習、特にAI倫理や推薦システム。代表的な受賞歴に、2019年人工知能学会AI ELSI賞、2022年ECMLPKDD Test of Time Awardなど(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)