目次
Ａ 機械学習と物理学（線形モデル；ニューラルネットワーク（ＮＮ）
対称性と機械学習：畳み込み・同変ＮＮ
古典力学と機械学習：ＮＮと微分方程式
量子力学と機械学習：ＮＮ波動関数）
Ｂ 機械学習模型と物理学（トランスフォーマー；拡散モデルと経路積分；機械学習の仕組み：統計力学的アプローチ；大規模言語モデルと科学）
著者等紹介
橋本幸士［ハシモトコウジ］
２０００年京都大学大学院理学研究科修了。現在、京都大学大学院理学研究科教授。博士（理学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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水紗枝荒葉
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機械学習と物理の融合、現状ではあまり筋が良いとは思えない。単に物理学者が機械学習を利用しているだけ、あるいは表面的なアナロジーをなぞっているだけに見える。2025/06/28
