Deep Learning (Adaptive Computation and Machine Learning series)

著者 : IanGoodfellow YoshuaBengio AaronCourville

• The MIT Press (2016年11月18日発売)

感想・レビュー・書評

[z938さんの感想 · 2022年11月18日]

数学的および概念的な背景、業界で使用されるディープ ラーニング技術、および研究の展望をカバーする、ディープ ラーニングの幅広いトピックの紹介。
「この分野の 3 人の専門家によって書かれたディープ ラーニングは、このテーマに関する唯一の包括的な本です。」
—イーロン・マスク、OpenAI の共同議長。テスラとスペースXの共同創設者兼CEO

ディープ ラーニングは、コンピューターが経験から学習し、概念の階層の観点から世界を理解できるようにする機械学習の一種です。コンピューターは経験から知識を収集するため、人間のコンピューター オペレーターが、コンピューターが必要とするすべての知識を正式に指定する必要はありません。概念の階層により、コンピューターは単純な概念から構築することで複雑な概念を学習できます。これらの階層のグラフは、何層もの深さになります。この本は、深層学習に関する幅広いトピックを紹介しています。

このテキストは、線形代数、確率論と情報理論、数値計算、機械学習の関連概念をカバーする、数学的および概念的な背景を提供します。ディープ フィードフォワード ネットワーク、正則化、最適化アルゴリズム、畳み込みネットワーク、シーケンス モデリング、実用的な方法論など、業界の実践者が使用するディープ ラーニング手法について説明します。また、自然言語処理、音声認識、コンピューター ビジョン、オンライン レコメンデーション システム、バイオインフォマティクス、ビデオゲームなどのアプリケーションを調査します。最後に、この本は研究の展望を提供し、線形因子モデル、オートエンコーダー、表現学習、構造化確率モデル、モンテカルロ法、分配関数、近似推論、深層生成モデルなどの理論的トピックをカバーしています。

深層学習は、産業または研究のいずれかでキャリアを計画している学部生または大学院生、および自社の製品またはプラットフォームで深層学習の使用を開始したいと考えているソフトウェア エンジニアが使用できます。Web サイトでは、読者とインストラクターの両方に補足資料を提供しています。

[東京大学医学図書館（電子ブック）さんの感想 · 2021年3月10日]

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【学内から】
https://ebookcentral.proquest.com/lib/utokyo-ebooks/detail.action?docID=6287197

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【必読：EZproxy利用時の注意点】
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[東京大学医学図書館さんの感想 · 2017年10月10日]

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