深層学習 - Deep Learning

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深層学習 - Deep Learning

  • 著者名:人工知能学会【監修】/神嶌敏弘【編集】
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内容説明

深層(多段層)ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。この分野の最先端の著者らが人工知能学会誌に掲載した連載解説を大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。

目次

第I部 基礎編
1.階層型ニューラルネットワークによる深層学習(麻生英樹)
2.深層ボルツマンマシン(安田宗樹)
3.事前学習とその周辺(前田新一)
4.大規模深層学習の実現技術(岡野原大輔)

第II部 応用編
5.画像認識のための深層学習(岡谷貴之)
6.音声認識のための深層学習(久保陽太郎)
7.自然言語処理のための深層学習(ボレガラ ダヌシカ)