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深層学習の原理に迫る 今泉 允聡(著/文) - 岩波書店 【利用不可】
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深層学習の原理に迫る
数学の挑戦
発行：岩波書店
B6判
縦182mm
横128mm
厚さ11mm
重さ 174g
126ページ
定価
1,200円+税
- 初版年月日
- 2021年4月16日
- 書店発売日
- 2021年4月20日
- 登録日
- 2021年3月10日
- 最終更新日
- 2024年4月11日
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。
目次
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
上記内容は本書刊行時のものです。
