機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門 (KS情報科学専門書)

著者 : 瀧雅人

• 講談社 (2017年10月21日発売)

作品紹介・あらすじ

機械学習の予備知識がない読者を、研究の最前線までしっかり連れて行く、ひとりでも学べる入門書！
深層学習の理論を初めて学ぶ人はもちろん、今度こそ理解したい人のために。

【甘利俊一先生推薦】
「世の中に人工知能の解説書は多いが、基礎から始め、その仕組みを理論的に明快に説明したのは本書が初めてといってよい」

【主な内容】
1　はじめに
2　機械学習と深層学習
3　ニューラルネット
4　勾配降下法による学習
5　深層学習の正則化
6　誤差逆伝播法
7　自己符号化器
8　畳み込みニューラルネット
9　再帰型ニューラルネット
10　ボルツマンマシン
11　深層強化学習

【機械学習スタートアップシリーズ】
本シリーズは、「機械学習ブーム」の先駆けとして2015年から刊行されている『機械学習プロフェッショナルシリーズ』の弟分的な存在を目指す、注目の新シリーズです。
「機械学習をもっと身近に、機械学習をもっとわかりやすく！」を合言葉に、より丁寧な記述で、基本的なテーマを解説していきます。

まず、以下の2点を同時に刊行いたします(^o^)/

『これならわかる深層学習入門』瀧 雅人･著
『ベイズ推論による機械学習入門』須山 敦志･著/杉山 将･監修

感想・レビュー・書評

[鈴華書記さんの感想 · 2023年6月5日]

深層学習の理論について幅広く解説した教科書で，実装の基礎として持っておきたい知識がまとまっている。

[tulipsさんの感想 · 2020年7月22日]

　本書は、行間が少なく説明が丁寧かつ明快であるため、深層学習について概要を学ぶのに最適な一冊です。単純パーセプトロンから、勾配降下法、誤差逆伝播法、自己符号化器、畳み込みニューラルネット、再帰型ニューラルネット、ボルツマンマシン、深層強化学習を取り扱っています。
　歴史的に発展してきた順に、方法論などが紹介・導入され、各方法論のモチベーションがわかりやすい構成になっています。特に、第２章では、背景知識として、深層学習がどのように発達をし、現在着目されるようになったかの過程が解説されています。
また、深層学習の多くの話題を取り扱うだけでなく、なぜその方法論が着目されているかの理由も逐一説明されています。
（ラーニング・アドバイザー/数学 EGASHIRA）

▼筑波大学附属図書館の所蔵情報はこちら
https://www.tulips.tsukuba.ac.jp/opac/book/1762284

[澤田拓也さんの感想 · 2019年7月15日]

深層学習について、少し深めに勉強したい人の本。結構、数式も出てくるので、まともに理解しようとすれば、ある程度の研究者としての素養と知識が必要。今の自分には少し無理なので、ざっと流し読み。数式以外は意外に面白く読めた。JDLAのG検定試験にも少しだけ役に立ちそう。逆にG試験のために勉強をした表面的な知識を持って読むと、こういうことを多分言っていたんだなと気づくための本なのかもしれない。例えば、Ridge回帰とかLASSO回帰とかね。

主な内容(章立て)は次の通り。

1　はじめに
2　機械学習と深層学習
3　ニューラルネット
4　勾配降下法による学習
5　深層学習の正則化
6　誤差逆伝播法
7　自己符号化器
8　畳み込みニューラルネット
9　再帰型ニューラルネット
10　ボルツマンマシン
11　深層強化学習

用語だけではなく、きちんと理解したい人にはお勧め。そうでない人には読まなくてもよいかもしれない。

[norikoniさんの感想 · 2018年3月19日]

図書館で借りた。数式（泣）

[fraserlibさんの感想 · 2018年1月24日]

請求記号　007.1/Ta 71

[JS_Ecohaさんの感想 · 2017年12月21日]

深層学習の理論の入門書の決定版
 
深層学習の理論がうまくまとめてあり、分かりやすい。深層学習の理論の入門書の決定版と言えるのではないだろうか。アルファ碁で有名になった深層強化学習にも触れられていて楽しい。あくまで「理論」の入門書なので、具体的なプログラムのコード等は出てこない。

著者プロフィール

立教大学理学部准教授、理化学研究所数理創造プログラム客員研究員

「2021年 『数理は世界を創造できるか』 で使われていた紹介文から引用しています。」