- Amazon.co.jp ・本 (267ページ)
- / ISBN・EAN: 9784764904873
作品紹介・あらすじ
電気羊の夢を見させるための第一歩!
深層(多段層)ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては、長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。しかしただ単に多層化するだけでは、能力をうまく発揮することは出来なかった。近年、大きなブレークスルーがあり深層学習の手法を使うことにより、機械が自ら表現を学習出来ることが分かった。しかし、新しい手法でもあり、未解決な課題も多く存在している。
本書は、この分野の最先端の著者らが、人工知能学会誌に掲載した連載解説を、大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が、具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。
感想・レビュー・書評
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図書館で借りた。令和最初の1冊だが理解できんかった(笑)
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人工知能学会が定期発行する学会誌『人工知能』に掲載された連載解説を単行本化した本。ディープラーニングの基礎から、画像認識・自然言語認識のような実践まで網羅的に書かれているので全体像をつかむには最適かも。
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https://flying-bookjunkie.blogspot.com/2018/12/blog-post_29.html
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今頃読み終わったが、流石に古い。
2015年末に、当時爆発的に盛り上がった深層学習に対して人工知能学会から出した本で、内容はその時点での最新の動静。
当時としては他に本が出ていなかったこともあって鉄板だったが、ここ1、2年で常識になっていることがかなりない。
それでもあの当時、それ以前の常識として何があった上でああいうことをやっていたのかが分かってよかった。
(古い新しいは置いておいて)他の本に書いてないようなことも結構書いてあったので理解は深まった。
それでも2、3章は挫折、6章は放棄。ボルツマンマシンとかオートエンコーダでNNを積み上げてとか、そういや当時言ってたなという感じ -
同時アクセス数1
【学内から】
https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&scope=site&db=nlebk&AN=1126388
【学外から】
https://utokyo.idm.oclc.org/login?url=https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&scope=site&db=nlebk&AN=1126388
【必読:EZproxy利用時の注意点】
https://www.lib.u-tokyo.ac.jp/ja/library/literacy/user-guide/campus/offcampus/ezproxy -
Deep Learning ディープラーニングについて知りたいと本書を手にとったが、
難しそうで途中で読むのを諦めました。
2017/02/10 予約 11/3 借りる。11/16 読み始めが、すぐに中止。
深層学習 Deep Learning (監修:人工知能学会)
内容と著者は
内容 :
機械学習(あるいは人工知能)の分野で大きな注目を集めている技術、深層学習に関わる第一線の研究者が、
今までの到達点、今後の課題を具体的な研究成果と共に記述する。
『人工知能』連載を加筆・再編して書籍化。
著者 :
人工知能学会/監修 ジンコウ チノウ ガッカイ
神嶌敏弘/編 カミシマ,トシヒロ
麻生英樹/共著 アソウ,ヒデキ
安田宗樹/共著 ヤスダ,ムネキ
前田新一/共著 マエダ,シンイチ
岡野原大輔/共著 オカノハラ,ダイスケ
岡谷貴之/共著 オカタニ,タカユキ
久保陽太郎/共著 クボ,ヨウタロウ
ボレガラ ダヌシカ/共著 ボレガラ,ダヌシカ
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【電子ブックへのリンク先】
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※学外から利用する場合は、以下のアドレスからご覧ください。(要ログイン)
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むずいわ。。。
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【請求記号】0070:2381
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請求記号 007.1/Ka 38