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紙の本
進化計算と深層学習 創発する知能
著者 伊庭 斉志 (著)
ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的背景から最近の進展や成果、課題にいたるまでを詳しく解説する。さまざまな分野に応用され注目を集めているニューロエ...
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商品説明
ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的背景から最近の進展や成果、課題にいたるまでを詳しく解説する。さまざまな分野に応用され注目を集めているニューロエボリューションも取り上げる。【「TRC MARC」の商品解説】
進化計算とニューロネットワークがよくわかる、話題の深層学習も学べる!!
本書は、ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的背景から人工知能との関わり、最近の進展や成果、課題にいたるまでを詳しく説明します。「進化」と「学習」をキーワードとして、人工知能の実現へのアプローチや知能の創発についてを説明する、ニューラルネットや進化計算による学習の基礎的なところから分かりやすく説明する、「進化計算」を用いた「深層学習」への取り組みを説明する、などです。【商品解説】
進化計算とニューロネットワークがよくわかる、話題の深層学習も学べる!!
本書は、ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的背景から人工知能との関わり、最近の進展や成果、課題にいたるまでを詳しく説明します。「進化」と「学習」をキーワードとして、人工知能の実現へのアプローチや知能の創発についてを説明するニューラルネットや進化計算による学習の基礎的なところから分かりやすく説明する、「進化計算」を用いた「深層学習」への取り組みを説明する、などです。【本の内容】
目次
- 第1章 進化計算入門
- 1.1 進化とはなんだろうか?
- 1.2 ダーウィンを悩ませた眼の進化が解けた?
- 1.3 進化する計算のアルゴリズム:新幹線から金融、ロボットまで
- 1.4 性選択:彼・彼女の選り好みがすべてを決める
- 1.5 対話型進化計算でデザインしよう
- 1.6 進化計算の強み
- 1.7 進化は進歩か?
- 第2章 ニューラルネットワークと学習
- 2.1 学習とコネクショニズム
著者紹介
伊庭 斉志
- 略歴
- 〈伊庭斉志〉東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻修士課程修了。同大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻教授。著書に「金融工学のための遺伝的アルゴリズム」「人工知能と人工生命の基礎」など。
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