リザバーコンピューティング:時系列パターン認識のための高速機械学習の理論とハードウェア

  • 森北出版
4.00
  • (0)
  • (1)
  • (0)
  • (0)
  • (0)
本棚登録 : 36
感想 : 3
  • Amazon.co.jp ・本 (216ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784627855311

作品紹介・あらすじ

深層学習時代の注目技術、初の解説書!

「リザバーコンピューティング」は、深層学習(ディープラーニング)の最大の難点である「計算コスト」の問題を克服すべく精力的に研究が進められ、
・直近では、時系列パターン認識用の高速機械学習手法として、
・近い未来には、高効率な機械学習デバイスの基礎原理として、
・将来的には、「AI ハードウェアの基盤」になりうる技術として、
高い期待を集めています。

本書では、この技術を数理・アルゴリズムの視点(ソフトウェア実装)とデバイス開発・実装の視点(ハードウェア実装)の両面から解説。読者のバックグラウンド・モチベーションを問わず入門できるよう、ニューラルネットの原理や、デバイス・ハードウェア選定の発想から順を追って紐解きます。時系列パターン認識問題への実行例をPythonサンプルコードとともに示し、リザバーコンピューティングの「使い方」も体感しながら読み進められるよう配慮されています。

感想・レビュー・書評

並び替え
表示形式
表示件数
絞り込み
  • 請求記号 007.1/Ta 84

  • 手を動かしながら進めてたら思ったより時間がかかってしまった。タスクのところは全部自分の手で実装したいと思ってるところ。

    リザバーコンピューティングの基礎を体系的に学べる本。
    一方で分野が未熟なのもあり、これ使って何が出来るの?ってところがまだまだなのだなと改めて実感した。

全3件中 1 - 3件を表示

著者プロフィール

東京大学特任准教授 博(科学)

「2021年 『リザバーコンピューティング』 で使われていた紹介文から引用しています。」

廣瀬明の作品

ツイートする
×