蔵書情報
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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
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 | 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 |
内容細目
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