電子情報通信工学シリーズ<br> 学習とニューラルネットワーク

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電子情報通信工学シリーズ
学習とニューラルネットワーク

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  • サイズ A5判/ページ数 182p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784627702912
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3350

出版社内容情報

AIをはじめ,幅広い分野で利用されているニューラルネットの数理的基礎と原理を解説.

■目次 ニューラルネットとは/生体の神経系との比較/構成素子とネットワークの形態/ニューラルネットの関数近似能力/勾配法の基礎/誤差逆伝搬法/統計物理の基礎/ボルツマンマシン/ボルツマンマシンの学習

内容説明

本書では、特に学習に重点を置いて、ニューラルネットの原理と計算手続きを解説する。読者層として大学学部学生を想定するが、ニューラルネットの理解に必要となる数学と統計物理学の基礎を本書の中で詳述する。

目次

第1章 ニューラルネットとは
第2章 生体の神経系との比較
第3章 構成素子とネットワークの形態
第4章 ニューラルネットの関数近似能力
第5章 勾配法の基礎
第6章 誤差逆伝搬送
第7章 統計物理学の基礎
第8章 ボルツマンマシン
第9章 ボルツマンマシンの学習

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

α-ソリトン

0
ゼミナールで読んだ。ボルツマンマシンによるアプローチ。2015/12/20

kojinose

0
初学者だが、説明が丁寧で内容がよく理解できた。章末に問題があり、理解がより深められるのもよかった。2014/02/12

T2C_

0
古さは目立ったが一見して読みやすかったので一読。有難い事に数式ばかりでなく言葉による説明も多くわかりやすい。詳細な感想は章末の演習や巻末のサンプルコードを組んでから。2014/06/17

orange

0
PRMLとの違いはボルツマンマシンに関する言及があること。ただし最近のDeep Learning関係は無い。出版された年代的には当然だが2012/12/14

オザマチ

0
数式も含めて分かりやすい内容です。演習やC言語のソースコードも付いています。2011/12/09

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