資料詳細

[ 和図書 ] 図解深層学習数理で理解する基本原理

小池敦／著 -- 近代科学社 -- 2023.12 --

所蔵

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ISBN	4-7649-0675-4
ISBN13桁	978-4-7649-0675-4
タイトル	図解深層学習
タイトルカナ	ズカイシンソウガクシュウ
タイトル関連情報	数理で理解する基本原理
タイトル関連情報読み	スウリデリカイスルキホンゲンリ
著者名	小池敦／著
著者名典拠番号	110008264040000
出版地	東京
出版者	近代科学社
出版者カナ	キンダイカガクシャ
出版年	2023.12
ページ数	14, 277p
大きさ	21cm
価格	¥3500
内容紹介	深層学習の実践・応用へステップアップするための基礎を学ぶテキスト。深層学習についての基礎事項、ニューラルネットワーク(深層学習)の中身、深層学習の自動チューニングについて詳述する。
書誌・年譜・年表	文献:p263～272
一般件名	深層学習
一般件名カナ	シンソウガクシュウ
一般件名典拠番号	511990100000000
分類：都立NDC10版	007.13
資料情報1	『図解深層学習数理で理解する基本原理』　小池敦／著　近代科学社　2023.12（所蔵館：中央　請求記号：/007.1/6158/2023　資料コード：7117534849）
URL	https://catalog.library.metro.tokyo.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?lang=ja&bibid=1154286129

第Ⅰ部基礎事項と関連する数学: 第1章深層学習と人工知能; 第2章教師あり学習; 第3章勾配法; 第4章確率と情報量; 第5章線形変換; 第6章共分散行列と多次元正規分布
第Ⅱ部ニューラルネットワーク: 第7章ニューラルネットワークの基礎; 第8章畳み込みニューラルネットワーク; 第9章再帰型ニューラルネットワーク; 第10章自然言語処理と深層学習; 第11章アテンション; 第12章 Transformerと大規模言語モデル
第Ⅲ部ハイパーパラメータの最適化: 第13章ハイパーパラメータ探索の基本手法; 第14章ベイズ最適化; 第15章進化計算による最適化