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蔵書情報

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所蔵数 1 在庫数 1 予約数 0

書誌情報サマリ

書名

しくみがわかる深層学習 

著者名 手塚 太郎/著
著者名ヨミ テズカ タロウ
出版者 朝倉書店
出版年月 2018.6


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No. 資料番号 請求記号 帯出区分 状態 配架場所 貸出
1 0107246423007.13/テズ/貸閲複可在庫 書庫3

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2018
2018
007.13 007.13
深層学習

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1009951746328
書誌種別 和図書(一般)
著者名 手塚 太郎/著
著者名ヨミ テズカ タロウ
出版者 朝倉書店
出版年月 2018.6
ページ数 5,174p
大きさ 21cm
ISBN 4-254-12238-1
分類記号 007.13
分類記号 007.13
書名 しくみがわかる深層学習 
書名ヨミ シクミ ガ ワカル シンソウ ガクシュウ
内容紹介 人工知能を実現する上で現時点でもっとも有力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する。章末問題付き。
著者紹介 1978年東京都生まれ。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)。

(他の紹介)内容紹介 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。
(他の紹介)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
(他の紹介)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)


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