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ディープラーニングを支える技術 ２ ニューラルネットワーク最大の謎 利用可

岡野原　大輔／著 -- 技術評論社 -- 2022.5 -- 007.1

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所蔵館 所蔵場所 請求記号 資料コード 資料区分 帯出区分 状態
鳥取県立 書庫 007.1/ｵｶﾉ-2/一般Ｈ 121776391 一般 利用可

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タイトル ディープラーニングを支える技術
書名ヨミ ディープ　ラーニング　オ　ササエル　ギジュツ
巻次 ２
巻書名 ニューラルネットワーク最大の謎
シリーズ名 Ｔｅｃｈ×Ｂｏｏｋｓ　ｐｌｕｓ
巻書名 ニューラルネットワーク最大の謎
著者名 岡野原　大輔 ／著  
著者ヨミ オカノハラ，ダイスケ  
出版者 技術評論社  
出版年 2022.5
ページ数等 ２７１ｐ
大きさ ２１ｃｍ
一般件名 深層学習 , ニューラルネットワーク  
ISBN 4-297-12811-X
ISBN13桁 978-4-297-12811-1
定価 ２９８０円
問合わせ番号（書誌番号） 1120471536
NDC8版 007.1
NDC9版 007.13
NDC10版 007.13
内容紹介 初学者に向けた、ディープラーニングの発展技術をまとめた解説書。ニューラルネットワークにおける大きな謎である「なぜ学習できるのか」「なぜ汎化するのか」にスポットを当て平易に解説を行う。合わせて、「生成モデル」「深層強化学習」も取り上げる。
著者紹介 ２０１０年東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻博士課程修了（情報理工学博士）。在学中の２００６年、友人らとＰｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅを共同で創業。また１４年にＰｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓを創業。現在はＰｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓの代表取締役ＣＥＲおよびＰｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ　Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙの代表取締役社長を務める。（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） 

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内容一覧

タイトル 著者名 ページ
第０章　ディープラーニングとは何か―表現学習とタスク学習、本書解説の流れ
第１章　ディープラーニングの最適化―なぜ学習できるのか
第２章　ディープラーニングの汎化―なぜ未知のデータをうまく予測できるのか
第３章　深層生成モデル―生成を通じて複雑な世界を理解する
第４章　深層強化学習―ディープラーニングと強化学習の融合
第５章　これからのディープラーニングと人工知能―どのように発展していくか

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