手塚太郎

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しくみがわかる深層学習

手塚太郎

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Product Details

Genre
：
Sciences&Physics
ISBN/Catalogue Number
：
ISBN 13 : 9784254122381
ISBN 10 : 4254122381
Format
：
Books
Publisher
：
朝倉書店
Release Date
：
June/2018
Release Country
：
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:
手塚太郎 ,  

Content Description

人工知能を実現する上で現時点でもっとも有用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。天下り的に深層学習の構造や学習の規則を羅列するのではなく、「なぜそうなるのか」の説明に力点を置いた。ベクトルや行列を使うことで添え字を減らし、式を簡潔に書くシンプルな記法を使っている。

目次 : １　深層学習とは/ ２　機械学習で使う用語/ ３　深層学習のための数学入門/ ４　ニューラルネットワークはどのような構造をしているか/ ５　ニューラルネットワークをどう学習させるか/ ６　畳み込みニューラルネットワーク/ ７　再帰型ニューラルネットワーク/ ８　深層生成モデル

【著者紹介】
手塚太郎 : １９７８年東京都に生まれる。２００５年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）。情報処理学会、電子情報通信学会、ＡＣＭ等会員（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）

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Book Meter Reviews

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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  • Shu

    読了日：2018/11/02

    数式はサラサラ見流して通読。かなりわかりやすかった。今までのボトルネックがどこで今はどう解決されたから実用が進んでみたいなあたりが簡潔に説明されていて良書。数式も、復習の章があるので親切。今度は、丁寧に数式を追って再読したい。

  • tossy

    読了日：2021/06/05

    数式が結構出てくるが全体的に読みやすく理解が深まった。

  • Kaz

    読了日：2020/05/15

    Deep Learning(深層学習)の概念を、数式を用いて丁寧に説明している良書。深層学習に関しては、概念的に説明する書籍が多い中、しっかりと必要な数式を用いた上でわかりやすく記述されている。 この分野で使われる初等的な数学から深層生成モデルまで解説されていて、内容のボリュームが多いのにコンパクトにまとめられている。

  • Wisdom

    読了日：2020/02/12

    ディープラーニングの勉強したいんだけど何から始めればいいですか？という初心者にはオススメしずらいけど，きちんと数式を追いかけて理解したい人には良書だと思う．

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