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  • カテゴリ:研究者
  • 発売日:2021/03/27
  • 出版社: 森北出版
  • サイズ:22cm/207p
  • 利用対象:研究者
  • ISBN:978-4-627-85531-1
  • 国内送料無料
専門書

紙の本

リザバーコンピューティング 時系列パターン認識のための高速機械学習の理論とハードウェア

著者 田中 剛平 (共著),中根 了昌 (共著),廣瀬 明 (共著)

深層学習時代の次なる注目技術「リザバーコンピューティング」。数理・アルゴリズムとデバイス開発・実装という、ソフトとハードの両面から、順を追って解説する。Pythonサンプ...

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リザバーコンピューティング 時系列パターン認識のための高速機械学習の理論とハードウェア

税込 3,960 36pt

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商品説明

深層学習時代の次なる注目技術「リザバーコンピューティング」。数理・アルゴリズムとデバイス開発・実装という、ソフトとハードの両面から、順を追って解説する。Pythonサンプルコードのダウンロードサービス付き。【「TRC MARC」の商品解説】

深層学習時代の注目技術、初の解説書!

「リザバーコンピューティング」は、深層学習(ディープラーニング)の最大の難点である「計算コスト」の問題を克服すべく精力的に研究が進められ、
・直近では、時系列パターン認識用の高速機械学習手法として、
・近い未来には、高効率な機械学習デバイスの基礎原理として、
・将来的には、「AI ハードウェアの基盤」になりうる技術として、
高い期待を集めています。

本書では、この技術を数理・アルゴリズムの視点(ソフトウェア実装)とデバイス開発・実装の視点(ハードウェア実装)の両面から解説。読者のバックグラウンド・モチベーションを問わず入門できるよう、ニューラルネットの原理や、デバイス・ハードウェア選定の発想から順を追って紐解きます。時系列パターン認識問題への実行例をPythonサンプルコードとともに示し、リザバーコンピューティングの「使い方」も体感しながら読み進められるよう配慮されています。【商品解説】

目次

  • 第1章 はじめに
    • 1.1 機械学習とは
    • 1.2 リザバーコンピューティングの概念
    • 1.3 リザバーコンピューティングの位置づけ
    • 1.4 歴史的背景
    • 1.5 本書の構成
  • 第2章 人工ニューラルネットワーク
    • 2.1 背景
    • 2.2 人工ニューロンモデル
    • 2.3 活性化関数

著者紹介

田中 剛平

略歴
〈田中剛平〉東京大学IRCN特任准教授。博士(科学)。
〈中根了昌〉東京大学大学院工学系研究科特任准教授。博士(工学)。

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評価内訳

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  • 星 2 (0件)
  • 星 1 (0件)

2021/04/25 12:29

投稿元:ブクログ

レビューを見る

2021/07/27 16:02

投稿元:ブクログ

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