[BOOKデータベースより]
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。
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
深層学習(ディープラーニング)の仕組みを,ベクトル,微分などの基礎数学から丁寧に解説。〔内容〕深層学習とは/深層学習のための数学入門/ニューラルネットワークの構造を知る/ニューラルネットワークをどう学習させるか/他
この商品をご覧のお客様は、こんな商品もチェックしています。
- Kaggleではじめる大規模言語モデル入門
-
価格:3,960円(本体3,600円+税)
【2026年01月発売】
- マーケットデザイン総論
-
価格:3,190円(本体2,900円+税)
【2024年09月発売】
- コミンテルン
-
価格:1,155円(本体1,050円+税)
【2025年02月発売】
- ぼっちのままで居場所を見つける
-
価格:990円(本体900円+税)
【2024年10月発売】
- デジタルプロダクトデザインの教科書
-
価格:2,530円(本体2,300円+税)
【2025年11月発売】





























