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- カテゴリ:大学生・院生
- 発売日:2015/04/08
- 出版社: 講談社
- レーベル: 機械学習プロフェッショナルシリーズ
- サイズ:21cm/165p
- 利用対象:大学生・院生
- ISBN:978-4-06-152902-1
- 国内送料無料
紙の本
深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
多層のニューラルネットワークを用いた機械学習の方法論、深層学習(ディープラーニング)の基本的な事項をカバー。SGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンなど、盛...
深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
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商品説明
多層のニューラルネットワークを用いた機械学習の方法論、深層学習(ディープラーニング)の基本的な事項をカバー。SGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンなど、盛りだくさんの内容を体系的に解説する。【「TRC MARC」の商品解説】
いま最も注目されている機械学習手法である深層学習(ディープラーニング)を、トップ研究者が解説した。基礎から、SGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンまでと、盛りだくさん。軽快な語り口なので、無理なく理解できる!
【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。
全29巻のうち第1期として、以下の4点を同時刊行!
『機械学習のための確率と統計』杉山 将・著
『深層学習』岡谷 貴之・著
『オンライン機械学習』海野 裕也/岡野原 大輔/得居 誠也/徳永 拓之・著
『トピックモデル』岩田 具治・著
第2期の刊行は2015年8月、第3期の刊行は2015年12月の予定(^o^)/
【シリーズ編者】
杉山 将 東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授【商品解説】
目次
- 第1章 はじめに
- 1.1 研究の歴史
- 1.2 本書の構成
- 第2章 順伝播型ネットワーク
- 2.1 ユニットの出力
- 2.2 活性化関数
- 2.3 多層ネットワーク
- 2.4 出力層の設計と誤差関数
- 第3章 確率的勾配降下法
- 3.1 勾配降下法
著者紹介
岡谷 貴之
- 略歴
- 〈岡谷貴之〉東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻博士課程修了。東北大学大学院情報科学研究科教授。
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