サイト内検索

詳細検索

ヘルプ

セーフサーチについて

性的・暴力的に過激な表現が含まれる作品の表示を調整できる機能です。
ご利用当初は「セーフサーチ」が「ON」に設定されており、性的・暴力的に過激な表現が含まれる作品の表示が制限されています。
全ての作品を表示するためには「OFF」にしてご覧ください。
※セーフサーチを「OFF」にすると、アダルト認証ページで「はい」を選択した状態になります。
※セーフサーチを「OFF」から「ON」に戻すと、次ページの表示もしくはページ更新後に認証が入ります。

エントリーで100名様に1000ポイントプレゼントキャンペーン ~5/31

  1. hontoトップ
  2. 電子書籍
  3. コンピュータ・IT・情報科学
  4. 情報理論・情報科学
  5. 技術評論社
  6. Tech × Books plus
  7. 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
  • みんなの評価 5つ星のうち 4.4 2件
  • あなたの評価 評価して"My本棚"に追加 評価ありがとうございます。×
  • カテゴリ:一般
  • 販売開始日: 2022/04/18
  • 出版社: 技術評論社
  • ISBN:978-4-297-12811-1

読割 50

読割50とは?

読割50とは?

hontoネットストアおよび、丸善・ジュンク堂・文教堂の提携書店にて対象の紙書籍を購入すると、同一の電子書籍が紙書籍の購入から5年間、50%OFFで購入できるサービスです。
購入時点で電子書籍が未発売でも、紙書籍の購入時期にかかわらず、電子書籍の発売後5年間、50%OFFで購入できます。

または読割50のアイコンがついている商品が対象です。

一部、対象外の出版社・商品があります。商品ページでアイコンの有無をご確認ください。

  • ※ご利用には、honto会員登録が必要です。
  • ※書店店頭でのお買い物の際は、会計時にレジにてhontoカードをご提示ください。
  • ※hontoが提供するサービスで、販売価格の50%OFFを負担しています。

読割50について詳しく見る

一般書

電子書籍

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

著者 著者:岡野原 大輔

(概要)初学者の方々に向け、ディープラーニングの発展技術をまとめた解説書。ディープラーニングは現在のAI/人工知能の発展の中核を担っており、スマートフォンからIoT、クラ...

もっと見る

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

税込 3,278 29pt

ワンステップ購入とは ワンステップ購入とは

ほしい本に追加(値下がりすると通知がきます)

ご利用中のデバイスが対応しているかご確認ください

  • ブラウザ
  • iOS
  • Android
  • Win
  • Mac

対応デバイスごとのコンテンツタイプやファイルサイズヘルプ

オンライン書店e-honとは

e-hon

hontoは「オンライン書店e-hon」との連携を開始しました。
「e-hon」は書籍、雑誌、CD、DVD、雑貨といった多岐に渡る商品を取り扱う総合オンライン書店です。130万点以上の取り扱い点数、100万点以上の在庫により、欲しい商品を買い逃しません。honto会員向けにお得なキャンペーンを定期的に実施しています(キャンペーンに参加するにはMy書店をhontoに設定して頂く必要があります)。
・まだe-honの会員ではない方
下記リンクからe-honへ遷移し会員登録する際に自動でhontoがMy書店に設定されます。
・既にe-honをご利用いただいている方
「マイページ」-「会員情報の変更」-「My書店の変更」に進み、検索窓に「honto」と入力し、検索結果画面で会員登録ボタンを押すことでMy書店がhontoに設定されます。

e-honで紙の本を探す

※外部サイトに移動します。

対応デバイス毎のコンテンツタイプやファイルサイズ

対応デバイス コンテンツタイプ ファイルサイズ
ブラウザ EPUB
iOS EPUB 22.3MB
Android EPUB 22.3MB
Win EPUB 22.3MB
Mac EPUB 22.3MB

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 (Tech×Books plusシリーズ)

税込 3,278 29pt

予約購入とは

まだ販売されていない電子書籍の予約ができます。予約すると、販売開始日に自動的に決済されて本が読めます。

  • 商品は販売開始日にダウンロード可能となります。
  • 価格と販売開始日は変更となる可能性があります。
  • ポイント・クーポンはご利用いただけません。
  • 間違えて予約購入しても、予約一覧から簡単にキャンセルができます。
  • honto会員とクレジットカードの登録が必要です。未登録でも、ボタンを押せばスムーズにご案内します。

予約購入について詳しく見る

ワンステップ購入とは

ワンステップ購入とは、ボタンを1回押すだけでカートを通らずに電子書籍を購入できる機能です。

こんな方にオススメ

  • とにかくすぐ読みたい
  • 購入までの手間を省きたい
  • ポイント・クーポンはご利用いただけません。
  • 間違えて購入しても、完了ページもしくは購入履歴詳細から簡単にキャンセルができます。
  • 初めてのご利用でボタンを押すと会員登録(無料)をご案内します。購入する場合はクレジットカード登録までご案内します。

キャンセルについて詳しく見る

商品説明

(概要)

初学者の方々に向け、ディープラーニングの発展技術をまとめた解説書。

ディープラーニングは現在のAI/人工知能の発展の中核を担っており、スマートフォンからIoT、クラウドに至るまで幅広い領域で、画像、音声、言語処理をはじめとした多くの対象分野に浸透し、目覚ましい進展をもたらしています。

ディープラーニングの今の基本をまとめた前作に続き、本作では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。合わせて、将来的な革新の可能性を秘める二大トピックとして、「生成モデル」「深層強化学習」も詳しく取り上げます。そして、4つのテーマのもと、ディープラーニングや人工知能について課題を整理し、今後を考えていきます。

多様な問題を一つのアプローチ、アルゴリズムで解ける驚異的な技術。ディープラーニングが一段と進化していく将来につながる、長く役立つ原理、原則、考え方を紐解く1冊です。


(こんな方におすすめ)

・広くディープラーニング、人工知能を取り巻く技術に関心がある方々

・ディープラーニングの今と今後の発展について、知っておきたい方々

・ディープラーニングとその周辺分野の研究に興味がある方

・ディープラーングを学んでいて使っている方々

知的好奇心から、なぜディープラーニングが成功しているのかを知りたいという方々も大歓迎です。


(目次)

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


  0.1 [速習]ディープラーニング

  0.2 ニューラルネットワークの「学習」における大きな謎

  0.3 これから学ぶ生成モデル

  0.4 これから学ぶ強化学習

  0.5 ディープラーニングと人工知能の課題とこれから

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

  1.1 最適化による学習

  1.2 [概要]学習の効率化

  1.3 モーメンタム法

  1.4 学習率の自動調整

  1.5 ハイパーパラメータの最適化

  1.6 本章のまとめ

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

  2.1 従来の汎化理論との矛盾

  2.2 ニューラルネットワークと陰的正則化

  2.3 明示的な正則化

  2.4 本章のまとめ

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

  3.1 生成モデル&深層生成モデルとは何か

  3.2 VAE ニューラルネットワークを使った潜在変数モデル

  3.3 GAN 敵対的生成モデル

  3.4 自己回帰モデル

  3.5 正規化フロー

  3.6 拡散モデル

  3.7 本章のまとめ

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

  4.1 強化学習の基本

  4.2 強化学習はどのような特徴を持つのか

  4.3 最適な方策を直接求める モンテカルロ推定

  4.4 方策と価値

  4.5 ベルマン方程式 隣り合う時刻間の価値の関係を表す

  4.6 MC学習、オンライン版MC学習 オンラインでの方策の価値推定(1)

  4.7 TD学習 オンラインでの方策の価値推定(2)

  4.8 予測から制御へ 問題のどこが変わるのか

  4.9 方策オン型学習 基本の考え方とSARSA

  4.10 方策オフ型学習 人の振り見て我が振り直せ

  4.11 関数近似 価値をパラメトリックモデルで近似する

  4.12 方策勾配法 方策の勾配を使って最適方策を学習する

  4.13 DQN ディープラーニングと強化学習の融合

  4.14 AlphaGo コンピュータ囲碁での強化学習の適用例

  4.15 モデルベース強化学習

  4.16 本章のまとめ

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

  5.1 学習手法の発展 自己教師あり学習

  5.2 人工知能と計算性能の関係

  5.3 問題固有の知識をどう組み込むか

  5.4 ディープラーニングの今後の課題

  5.5 本章のまとめ

あわせて読みたい本

この商品に興味のある人は、こんな商品にも興味があります。

前へ戻る

  • 対象はありません

次に進む

この著者・アーティストの他の商品

前へ戻る

  • 対象はありません

次に進む

小分け商品

前へ戻る

  • 対象はありません

次に進む

この商品の他ラインナップ

前へ戻る

  • 対象はありません

次に進む

みんなのレビュー2件

みんなの評価4.4

評価内訳

  • 星 5 (1件)
  • 星 4 (1件)
  • 星 3 (0件)
  • 星 2 (0件)
  • 星 1 (0件)

2022/09/05 11:17

投稿元:ブクログ

レビューを見る

2023/03/29 18:10

投稿元:ブクログ

レビューを見る

×

hontoからおトクな情報をお届けします!

割引きクーポンや人気の特集ページ、ほしい本の値下げ情報などをプッシュ通知でいち早くお届けします。