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しくみがわかる深層学習
  • みんなの評価 5つ星のうち 4 1件
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  • カテゴリ:一般
  • 発売日:2018/06/29
  • 出版社: 朝倉書店
  • サイズ:21cm/174p
  • 利用対象:一般
  • ISBN:978-4-254-12238-1
専門書

紙の本

しくみがわかる深層学習

著者 手塚 太郎 (著)

人工知能を実現する上で現時点でもっとも有力な手法のひとつとされている深層学習について、それがどのような構造をしているのか、いかなる考え方に基づいて作られているかを説明する...

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しくみがわかる深層学習

2,916(税込)

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商品説明

人工知能を実現する上で現時点でもっとも有力な手法のひとつとされている深層学習について、それがどのような構造をしているのか、いかなる考え方に基づいて作られているかを説明する。章末問題付き。【「TRC MARC」の商品解説】

深層学習(ディープラーニング)の仕組みを,ベクトル,微分などの基礎数学から丁寧に解説。〔内容〕深層学習とは/深層学習のための数学入門/ニューラルネットワークの構造を知る/ニューラルネットワークをどう学習させるか/他【商品解説】

目次

  • 1. 深層学習とは
  •  1.1 ニューラルネットワークのブームは繰り返される
  •  1.2 何が深いのか
  •  1.3 学習するとはどういうことか
  •  1.4 深層学習はなぜうまく行くのか
  • 2. 機械学習で使う用語
  •  2.1 機械学習における各種のタスク
  •  2.2 モデルとパラメータ
  •  2.3 過去問だけ解けてもダメ

著者紹介

手塚 太郎

略歴
〈手塚太郎〉1978年東京都生まれ。京都大学大学院情報学研究科博士後期課程修了。筑波大学図書館情報メディア系准教授、人工知能科学センター研究員(機械学習分野)。博士(情報学)。

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評価内訳

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2018/07/08 18:19

投稿元:ブクログ

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