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- カテゴリ:大学生・院生
- 発売日:2017/05/25
- 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/229p
- 利用対象:大学生・院生
- ISBN:978-4-06-152924-3
読割 50
- 国内送料無料
紙の本
深層学習による自然言語処理 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
著者 坪井 祐太 (著),海野 裕也 (著),鈴木 潤 (著),杉山 将 (編)
自然言語処理の応用(機械翻訳、文書要約、対話、質問応答)に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。実際に深層学習ライブラリを開発した経験に基づき、実装のための工夫も紹介する...
深層学習による自然言語処理 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
【期間限定価格】深層学習による自然言語処理
03/21まで通常3,300円
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商品説明
自然言語処理の応用(機械翻訳、文書要約、対話、質問応答)に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。実際に深層学習ライブラリを開発した経験に基づき、実装のための工夫も紹介する。【「TRC MARC」の商品解説】
◆自然言語処理の応用(機械翻訳、文書要約、対話、質問応答)に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。◆「実装上の工夫」など、本書でしか読めない実践的な内容が充実!
◆自然言語処理の応用(機械翻訳、文書要約、対話、質問応答)に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。
◆「実装上の工夫」など、本書でしか読めない実践的な内容が充実!
■おもな内容
第1章 自然言語処理のアプローチ
第2章 ニューラルネットの基礎
第3章 言語処理における深層学習の基礎
第4章 言語処理特有の深層学習の発展
第5章 応用
第6章 汎化性能を向上させる技術
第7章 実装
第8章 おわりに
■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。
第7期として、以下の3点を刊行!
統計的因果探索 清水 昌平・著
画像認識 原田 達也・著
深層学習による自然言語処理 坪井 祐太/海野 裕也/鈴木 潤・著
■シリーズ編者
杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/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 自然言語処理のアプローチ
- 1.1 伝統的な自然言語処理
- 1.2 深層学習への期待
- 1.3 テキストデータの特徴
- 1.4 他分野への広がり
- 第2章 ニューラルネットの基礎
- 2.1 教師あり学習
- 2.2 順伝播型ニューラルネット
- 2.3 活性化関数
- 2.4 勾配法
著者紹介
坪井 祐太
- 略歴
- 〈坪井祐太〉日本IBMソフトウェア&システム開発研究所ソフトウェアエンジニア。
〈海野裕也〉Preferred Networks知的情報処理事業部事業部長。
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