瀧雅人

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本

機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門 KS情報科学専門書

瀧雅人

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基本情報

ジャンル
：
物理・科学・医学
ISBN/カタログNo
：
ISBN 13 : 9784061538283
ISBN 10 : 4061538284
フォーマット
：
本
出版社
：
講談社
発行年月
：
2017年10月
発売国
：
日本
追加情報
:
３５２ｐ；21

内容詳細

目次 : 機械学習と深層学習/ ニューラルネット/ 勾配降下法による学習/ 深層学習の正則化/ 誤差逆伝播法/ 自己符号化器/ 畳み込みニューラルネット/ 再帰型ニューラルネット/ ボルツマンマシン/ 深層強化学習/ 確率の基礎/ 変分法

【著者紹介】
瀧雅人 : 博士（理学）。２００９年東京大学大学院理学系研究科物理学専攻博士後期課程修了。理化学研究所数理創造プログラム（ｉＴＨＥＭＳ）上級研究員（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

ユーザーレビュー

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読書メーターレビュー

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • vinlandmbit さん

    読了日：2020/01/29

    機械学習を学んだ上でもまた異なる観点が必要とされる深層学習について、かなり手厚く基礎から必須の本質まで触れてくれており大変勉強となります。進歩著しいこの分野のキャッチアップのために本書が土台となってくれそうです。

  • nbhd さん

    読了日：2024/02/02

    内容はタフなのだけど、妙な「さわやかさ」のある本だった。文体が「ハキハキ」している。…と、ディープラーニング本を読み続けていると、理系的な文体を文系的な感性で読めるようになってくるから不思議だ。さて、今さらになって、興味が出てきたのが神経科学だ。ディープラーニングはそもそも脳神経モデルを模したもので、初期人工知能研究者には神経科学者が多かった。AI黎明期の英語論文とかをいつか読みたいな、と思うようになってきた。

  • suzuki さん

    読了日：2021/11/08

    2017年に書かれた、深層学習に関する書籍。「入門」と書いてあるけど、内容は易しくなく、「これは＜数式＞なので＜数式＞である」みたいな表現が多く、自分を含め数式が苦手な人には敷居が高い。 深層学習で使われている機械学習アルゴリズムの理論について理解を深めることはできたが、本書は実践的な内容ではない上に、ページを割いて説明しているボルツマンマシンに限らず、CNNやRNNすら2021年現在では時代遅れとなりつつあるため、深層学習の理論の歴史を理解したいという奇特な人以外にはもはや役に立たないかも。

  • shin_ash さん

    読了日：2018/08/10

    実務で手軽に使えると思えないのでDNNはずっとスルーしていたが、ある程度の内容は把握しておくべきと思い直して本書を手に取った。DNNに関しては他書を読んだことは無いが、関連技術を広くカバーする良書と思う。まず説明が丁寧で3/5程度が要素技術の説明。肝心のDNN関連は自己符号化器、CNN、RNNと合せても全体の1/4程度で、同様のボリュームでボルツマンマシンを丁寧に説明する。シメは強化学習の解説であった。個人的にはボルツマンマシンの丁寧な解説がありがたかったがDNNの解説を期待する向きには不満かも知れない。

  • YUJIRO さん

    読了日：2018/12/19

    この難易度で入門レベルとは。数学をもう一度勉強しなおそうと思った。

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