出版社内容情報
あの『はじめてのパターン認識』著者が徹底解説！ ディープラーニングの理論的基礎がよくわかる！
機械学習の基礎的な理論について，幅広く解説した前著『はじパタ』．それとほぼ同時期に登場したディープラーニングは，いまや当然の技術として，様々な分野で活用されるようになりました．
いまこそ，ディープラーニングの要素技術とその応用展開について理解を深め，確かな実力を身につけていきましょう．
なぜディープラーニングはうまくいくのか？ ブレイクスルーの要因はどこにあるのか？ ディープラーニングを開花させたここ10年の様々な研究成果を網羅的に概観しつつ，ディープラーニングの中枢を担う原理を掘り下げて解説します．
また，VAEやGAN，Self-AttentionとTransfomerなど，ディープラーニングの発展から生まれた各種の応用について，その原理を読み解きます．
急速な進歩を続ける機械学習分野において，次の新たな進化に立ち向かうための「ディープな」ディープラーニング解説書となっています．
内容説明
ディープラーニングの理論的基礎がよくわかる。各種の要素技術と応用展開を幅広く網羅。
目次
はじめに
復習・誤差逆伝搬法
自動微分
ディープラーニングの最適化技法
活性化関数
パラメータの初期化と正則化
ディープ化の技法
ＣＮＮ
ＶＡＥ
ＧＡＮ
ＲＮＮ
Ｓｅｌｆ‐ＡｔｔｅｎｔｉｏｎとＴｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ
付録
著者等紹介
平井有三［ヒライユウゾウ］
１９７０年慶應義塾大学工学部電気工学科卒業。２０１２年筑波大学名誉教授。現在に至る。工学博士（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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華流
