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[BOOKデータベースより]
ディープラーニングの理論的基礎がよくわかる。各種の要素技術と応用展開を幅広く網羅。
はじめに
[日販商品データベースより]復習・誤差逆伝搬法
自動微分
ディープラーニングの最適化技法
活性化関数
パラメータの初期化と正則化
ディープ化の技法
CNN
VAE
GAN
RNN
Self‐AttentionとTransformer
付録
あの『はじめてのパターン認識』著者が徹底解説! ディープラーニングの理論的基礎がよくわかる!
機械学習の基礎的な理論について,幅広く解説した前著『はじパタ』.それとほぼ同時期に登場したディープラーニングは,いまや当然の技術として,様々な分野で活用されるようになりました.
いまこそ,ディープラーニングの要素技術とその応用展開について理解を深め,確かな実力を身につけていきましょう.
なぜディープラーニングはうまくいくのか? ブレイクスルーの要因はどこにあるのか? ディープラーニングを開花させたここ10年の様々な研究成果を網羅的に概観しつつ,ディープラーニングの中枢を担う原理を掘り下げて解説します.
また,VAEやGAN,Self-AttentionとTransfomerなど,ディープラーニングの発展から生まれた各種の応用について,その原理を読み解きます.
急速な進歩を続ける機械学習分野において,次の新たな進化に立ち向かうための「ディープな」ディープラーニング解説書となっています.