はじめてのパターン認識 ディープラーニング編

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. 第 1 章 はじめに 第 2 章 復習・誤差逆伝搬法 第 3 章 自動微分 第 4 章 ディープラーニングの最適化技法 第 5 章 活性化関数 第 6 章 パラメータの初期化と正則化 第 7 章 ディープ化の技法 第 8 章 CNN 第 9 章 VAE 第 10 章 GAN 第 11 章 RNN 第 12 章 Self-Attention と Transformer 付録