深層学習の原理に迫る(シンソウガクシュウノゲンリニセマル)
数学の挑戦
- 著者:
- 今泉 允聡(イマイズミ マサアキ)
- 出版社:
- 岩波書店
- 出版日:
- 2021年04月20日頃
- ISBN:
- 9784000297035
- 価格:
- ¥1,320
- シリーズ:
- 岩波科学ライブラリー 303
- 在庫:
- 1
- 判型:
- 全集・双書
★★★★☆4.18(18 件)
総合
56位
↑ 1 ランクアップ7 件の言及言及数
326位
上級者向け
深層学習数学人工知能機械学習ニューラルネットワークアルゴリズムモデル学習パラメータ最適化理論的背景研究
書籍紹介
第三次人工知能 (AI) ブームの中核的役割を果たす深層学習 (ディープ・ラーニング) は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、「なぜうまくいくのか」すなわち「なぜ優れた性能を発揮するのか」ということは分かっていない。深層学習の原理を数学的に解明するという難題に、気鋭の研究者が挑む。
まえがき
第 1 章 深層学習の登場
第 2 章 深層学習とは何か
第 3 章 なぜ多層が必要なのか
第 4 章 膨大なパラメータ数の謎
第 5 章 なぜパラメータの学習ができる?
第 6 章 原理を知ることに価値はあるか
引用文献
言及の推移
言及 Qiita 記事 (7 件)
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