タイトルコード |
1000100735349 |
書誌種別 |
図書 |
書名 |
ベイズ深層学習 |
書名ヨミ |
ベイズ 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 |
須山 敦志/著
|
著者名ヨミ |
スヤマ アツシ |
出版地 |
東京 |
出版者 |
講談社
|
出版年月 |
2019.8 |
本体価格 |
¥3000 |
ISBN |
978-4-06-516870-7 |
ISBN |
4-06-516870-7 |
数量 |
11,259p |
大きさ |
21cm |
分類記号 |
007.13
|
件名 |
深層学習
|
注記 |
文献:p242〜254 |
内容紹介 |
「深層学習とベイズ統計の融合」がすべて詰まった一冊。ニューラルネットワークやベイズ推論の基礎から、深層生成モデルやガウス過程とのつながりまでをていねいに解説する。巻末に「ガウス分布の計算」などの付録つき。 |
著者紹介 |
東京大学大学院情報工学系研究科博士前期課程修了。データ解析に関するコンサルティングに従事。著書に「ベイズ推論による機械学習入門」がある。 |
目次タイトル |
第1章 はじめに |
|
1.1 ベイズ統計とニューラルネットワークの変遷 1.2 ベイズ深層学習 |
|
第2章 ニューラルネットワークの基礎 |
|
2.1 線形回帰モデル 2.2 ニューラルネットワーク 2.3 効率的な学習法 2.4 ニューラルネットワークの拡張モデル |
|
第3章 ベイズ推論の基礎 |
|
3.1 確率推論 3.2 指数型分布族 3.3 ベイズ線形回帰 3.4 最尤推定,MAP推定との関係 |
|
第4章 近似ベイズ推論 |
|
4.1 サンプリングに基づく推論手法 4.2 最適化に基づく推論手法 |
|
第5章 ニューラルネットワークのベイズ推論 |
|
5.1 ベイズニューラルネットワークモデルの近似推論法 5.2 近似ベイズ推論の効率化 5.3 ベイズ推論と確率的正則化 5.4 不確実性の推定を使った応用 |
|
第6章 深層生成モデル |
|
6.1 変分自己符号化器 6.2 変分モデル 6.3 生成ネットワークの構造学習 6.4 その他の深層生成モデル |
|
第7章 深層学習とガウス過程 |
|
7.1 ガウス過程の基礎 7.2 ガウス過程による分類 7.3 ガウス過程のスパース近似 7.4 深層学習のガウス過程解釈 7.5 ガウス過程による生成モデル |
|
付録A |
|
A.1 ガウス分布の計算 A.2 誘導点を用いた変分推論法のELBO最大化 A.3 正規分布の累積分布関数の積分計算 A.4 共分散関数の計算 |