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蔵書情報

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所蔵数	1	在庫数	1	予約数	0

書誌情報サマリ

書名	ボルツマンマシン
著者名	恐神貴行／著
著者名ヨミ	オソガミタカユキ
出版者	コロナ社
出版年月	2019.2

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資料情報

各蔵書資料に関する詳細情報です。

No.	所蔵館	配架場所	請求記号	資料番号	資料種別	状態	個人貸出	在庫
1	中央図書館	書庫別Ｄ	00713/60/	0106655039	一般	在庫	可	○

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード	1000100685752
書誌種別	図書
書名	ボルツマンマシン
書名ヨミ	ボルツマンマシン
叢書名	シリーズ情報科学における確率モデル
叢書番号	2
言語区分	日本語
著者名	恐神貴行／著
著者名ヨミ	オソガミタカユキ
出版地	東京
出版者	コロナ社
出版年月	2019.2
本体価格	￥３２００
ISBN	978-4-339-02832-4
ISBN	4-339-02832-4
数量	9,207p
大きさ	21cm
分類記号	007.13
件名	ニューラル・ネットワーク　深層学習
注記	文献:p184〜195
内容紹介	人工ニューラルネットワークの一つである「ボルツマンマシン」を用いた機械学習が中心テーマのテキスト。ボルツマンマシンの基本的な理論から学習方法、機械学習や強化学習への用い方までを、直観的に理解できるように解説。
著者紹介	米国カーネギーメロン大学コンピュータ・サイエンス学博士課程修了、Ph.D。日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所研究員。
目次タイトル	第1章はじめに
	1.1 ボルツマンマシンと深層学習　1.2 ボルツマンマシンの定義　1.3 ボルツマンマシンの可能性　1.4 学習の目的関数　1.5 勾配法　1.6 確率的勾配法　章末問題
	第2章ボルツマンマシンの学習
	2.1 可視ユニットのみの場合　2.2 隠れユニットを持つ場合　2.3 判別モデルの学習　2.4 回帰モデルの学習　章末問題
	第3章サンプリングと期待値の評価
	3.1 ギブスサンプリング　3.2 コントラスティブダイバージェンス　3.3 制限ボルツマンマシンからのサンプリング　3.4 平均場近似　3.5 その他の手法　章末問題
	第4章深層モデルとその他の関連するモデル
	4.1 深層信念ネットワーク　4.2 深層ボルツマンマシン　4.3 ガウスボルツマンマシン　4.4 マルコフ確率場　章末問題
	第5章時系列モデルの学習
	5.1 目的関数と勾配法　5.2 条件付き制限ボルツマンマシン　5.3 再帰的時間的制限ボルツマンマシン　章末問題
	第6章時系列モデルのオンライン学習
	6.1 はじめに　6.2 動的ボルツマンマシン　6.3 制約の緩和　6.4 連続値をとる時系列に対する動的ボルツマンマシン　6.5 動的ボルツマンマシンの連続拡張　章末問題
	第7章強化学習
	7.1 マルコフ決定過程　7.2 最適性方程式と価値反復法　7.3 Q学習　7.4 活用と探索　7.5 SARSA法　7.6 方策反復法　7.7 価値関数の近似　7.8 自由エネルギーを用いた強化学習　7.9 部分観測環境における強化学習　章末問題
	付録:隠れユニットを持つ動的ボルツマンマシン
	A.1 確率分布　A.2 学習則