目次
−Ｐｙｔｈｏｎで実践−基礎からの物理学とディープラーニング入門 基礎からの物理学とディープラーニング入門 （エンジニア入門シリーズ）
- 福嶋 健二（著）／ 桂 法称（著）
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【目次】
第１章 緒言：本書のあつかう内容
１.１ 機械学習の概念
１.２ ディープラーニング
１.３ 物理学への誘い
第２章 概要編：「学習」とは何だろうか？
２.１ 教師あり学習
２.２ 強化学習
２.３ 教師なし学習
２.４ 転移学習
第３章 準備編：これだけは知っておきたい物理学
３.１ 速習：量子力学ミニマム
３. １. １ 確率振幅とSchrödinger 方程式
３. １. ２ ブラケット記法
３. １. ３ 変分原理
３. １. ４ スピン
３.２ 速習：グラフ理論ミニマム
３. ２. １ グラフ理論の用語
３. ２. ２ グラフと行列
３. ２. ３ 接続行列の直感的理解
３.３ 速習：統計力学ミニマム
３. ３. １ Ising 模型
３. ３. ２ 対称性の自発的な破れと相転移
第４章 入門編：基本的な構成法
４.１ ニューラルネットワークの基礎
４. １. １ ニューロンと活性化関数
４. １. ２ 普遍性定理
４.２ 学習モデル
４. ２. １ Boltzmann マシン（Boltzmann Machine）
４. ２. ２ 順伝播型ニューラルネットワーク（Feedforward NN）
４. ２. ３ 回帰型ニューラルネットワーク（Recurrent NN）
４. ２. ４ 再帰型ニューラルネットワーク（Recursive NN）
４. ２. ５ 畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional NN）
４. ２. ６ グラフニューラルネットワーク（Graph NN）
４.３ 最適化
４. ３. １ 損失関数
４. ３. ２ 最適化アルゴリズム
４. ３. ３ バックプロパゲーション
第５章 実践編：簡単な具体例に適用してみよう
５.１ 関数形を仮定しない非線型回帰
５.２ 波動関数の変分計算
５.３ 波動関数の時間発展：RNN の応用
５.４ 量子 Heisenberg 模型の基底状態
５. ４. １ 2 スピンの問題
５. ４. ２ 2 スピン系の基底状態のBoltzmann マシンによる表現
５. ４. ３ 4 スピン系の基底状態
５. ４. ４ より大きな系の基底状態
第６章 応用編：現代物理学への挑戦
６.１ Ising 模型への応用
６. １. １ 2 次元Ising 模型の相転移の判定
６. １. ２ Ising 模型の制限Boltzmann マシンによる表現
６.２ トポロジカル絶縁体超伝導体への応用
６. ２. １ 強束縛模型
６. ２. ２ トポロジカル物質
６. ２. ３ トポロジカル量子相転移の判定
第７章 関連する周辺の話題
７.１ Gauss 過程による回帰分析
７.２ 位相的データ解析入門
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