出版社内容情報
人工知能研究における自然言語処理分野でよく用いられる機械学習の理論を解説し、深層学習へと導く内容。
目次
第１章 自然言語処理と深層学習（自然言語処理の歴史；深層学習とは；自然言語処理における深層学習）
第２章 テキスト処理による自然言語処理（自然言語文のテキスト処理；単語２‐ｇｒａｍによる文生成）
第３章 自然言語文解析への深層学習の適用（ＣＮＮによる文の分類；準備１ 畳み込み演算とプーリング処理；準備２ 全結合型ニューラルネット；畳み込みニューラルネットの実装）
第４章 文生成と深層学習（リカレントニューラルネットによる文生成；ＲＮＮの実装；ＲＮＮによる文生成）
付録（行の繰り返し回数を行頭に追加するプログラム ｕｎｉｑｃ．ｃ；行頭の数値により行を整列するプログラム ｓｏｒｔｎ．ｃ；全結合型ニューラルネットのプログラム ｂｐ．ｃ）
著者等紹介
小高知宏［オダカトモヒロ］
１９８３年早稲田大学理工学部卒業。１９９０年早稲田大学大学院理工学研究科後期課程修了、工学博士。九州大学医学部附属病院助手。１９９３年福井大学工学部情報工学科助教授。１９９９年福井大学工学部知能システム工学科助教授。２００４年福井大学大学院工学研究科教授（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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