情報
深層学習Deep Learning
電気羊の夢を見させるための第一歩！
深層（多段層）ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては、長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。しかしただ単に多層化するだけでは、能力をうまく発揮することは出来なかった。近年、大きなブレークスルーがあり深層学習の手法を使うことにより、機械が自ら表現を学習出来ることが分かった。しかし、新しい手法でもあり、未解決な課題も多く存在している。
本書は、この分野の最先端の著者らが、人工知能学会誌に掲載した連載解説を、大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が、具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。
電子書籍¥3,850 小売希望価格（税込）
紙の書籍¥3,850定価（税込）
基本情報
| 発売日 | 2015年11月5日 |
|---|---|
| 本体価格 | 3,500円 |
| ページ数 | 288 ページ ※印刷物 |
| サイズ | A5 |
| ISBN | 9784764904873 |
| ジャンル | 情報 |
| タグ | 機械学習・深層学習, 人工知能 |
| 電子書籍形式 | 固定型 |
主要目次
第I 部 基礎編
1.階層型ニューラルネットワークによる深層学習（麻生英樹）
2.深層ボルツマンマシン（安田宗樹）
3.事前学習とその周辺（前田新一）
4.大規模深層学習の実現技術（岡野原大輔）
第II 部 応用編
5.画像認識のための深層学習（岡谷貴之）
6.音声認識のための深層学習（久保陽太郎）
7.自然言語処理のための深層学習（ボレガラ ダヌシカ）
1.階層型ニューラルネットワークによる深層学習（麻生英樹）
2.深層ボルツマンマシン（安田宗樹）
3.事前学習とその周辺（前田新一）
4.大規模深層学習の実現技術（岡野原大輔）
第II 部 応用編
5.画像認識のための深層学習（岡谷貴之）
6.音声認識のための深層学習（久保陽太郎）
7.自然言語処理のための深層学習（ボレガラ ダヌシカ）