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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	深層学習
著者名	岡谷貴之／著
著者名ヨミ	オカタニタカユキ
出版者	講談社
出版年月	2015.4

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資料情報

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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	一般書庫	00713/43/	0106508623	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	1000100270403
書誌種別	図書
書名	深層学習
書名ヨミ	シンソウガクシュウ
叢書名	機械学習プロフェッショナルシリーズ
言語区分	日本語
著者名	岡谷貴之／著
著者名ヨミ	オカタニタカユキ
出版地	東京
出版者	講談社
出版年月	2015.4
本体価格	￥２８００
ISBN	978-4-06-152902-1
ISBN	4-06-152902-1
数量	10,165p
大きさ	21cm
分類記号	007.13
件名	深層学習
注記	文献:p157〜163
内容紹介	多層のニューラルネットワークを用いた機械学習の方法論、深層学習(ディープラーニング)の基本的な事項をカバー。SGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンなど、盛りだくさんの内容を体系的に解説する。
著者紹介	東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻博士課程修了。東北大学大学院情報科学研究科教授。
目次タイトル	第1章はじめに
	1.1 研究の歴史　1.2 本書の構成
	第2章順伝播型ネットワーク
	2.1 ユニットの出力　2.2 活性化関数　2.3 多層ネットワーク　2.4 出力層の設計と誤差関数
	第3章確率的勾配降下法
	3.1 勾配降下法　3.2 確率的勾配降下法　3.3 「ミニバッチ」の利用　3.4 汎化性能と過適合　3.5 過適合の緩和　3.6 学習のトリック
	第4章誤差逆伝播法
	4.1 勾配計算の難しさ　4.2 2層ネットワークでの計算　4.3 多層ネットワークへの一般化　4.4 勾配降下法の完全アルゴリズム　4.5 勾配消失問題
	第5章自己符号化器
	5.1 概要　5.2 ネットワークの設計　5.3 自己符号化器の働き　5.4 スパース正則化　5.5 データの白色化　5.6 ディープネットの事前学習　5.7 その他の自己符号化器
	第6章畳込みニューラルネット
	6.1 単純型細胞と複雑型細胞　6.2 全体の構造　6.3 畳込み　6.4 畳込み層　6.5 プーリング層　6.6 正規化層　6.7 勾配の計算　6.8 実例:物体カテゴリ認識
	第7章再帰型ニューラルネット
	7.1 系列データの分類　7.2 RNNの構造　7.3 順伝播計算　7.4 逆伝播計算　7.5 長・短期記憶(LSTM)　7.6 入出力間で系列長が異なる場合
	第8章ボルツマンマシン
	8.1 データの生成モデル　8.2 ボルツマンマシン　8.3 ギブスサンプリング　8.4 隠れ変数を持つボルツマンマシン　8.5 制約ボルツマンマシン(RBM)　8.6 RBMの学習　8.7 その他のユニット　8.8 ディープビリーフネットワーク　8.9 ディープボルツマンマシン　8.10 性能比較