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基礎と概念
丸善出版
クリストファー・Ｍ．ビショップ ヒュー・ビショップ 神嶌敏弘
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価格：3,850円（本体3,500円＋税）
【2015年10月発売】
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[BOOKデータベースより]
第１章 深層学習革命
[日販商品データベースより]第２章 確率論
第３章 代表的な確率分布
第４章 単層ニューラルネット：回帰問題
第５章 単層ニューラルネット：分類問題
第６章 深層ニューラルネット
第７章 勾配降下法
第８章 誤差逆伝播法
第９章 正則化
付録Ａ 線形代数
付録Ｂ 変分法
付録Ｃ ラグランジュ乗数法
『パターン認識と機械学習』（Pattern Recognition and Machine Learning; PRML）の著書、Bishopによる深層学習の専門書。技術発展の著しい分野ではあるが、本書は深層学習の基盤となる数理、そのなかでもとくに普遍的な「基礎」と「概念」となるようなアイディアを前作と同様に明解な書きぶりで解説する。解説にあたっては、単に数式の提示にとどまらず、図や疑似コードなど多面的なアプローチで各種の概念を有機的に結合させ、概念全体を体系的に捉えることができるような書きぶりとなっている。前提となる知識は最低限（線形代数と多変数の微分積分）にとどめ、本書で自己完結的に学ぶことができるように工夫されている。深層学習の根幹にある考え方をしっかりと身につけたい読者にとって、今後のスタンダードとなる一冊である。