深層学習と統計神経力学 (SGCライブラリ 185)

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  • サイエンス社
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  • Amazon.co.jp ・本 (144ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784781915746

作品紹介・あらすじ

驚くほどの速さで発展を続けるAIの中核技術である超多層の深層学習.その原理は未だよく理解されているとは言い難い.本書は,深層学習がうまく働く仕組みを統計神経力学の手法を用いて理論的に明らかにしたいと考えた著者の試みと成果を伝える.「数理科学」誌に連載された論説に,深層学習の仕組みと歴史をまとめた序章をはじめ,新たな章を加え一冊にまとめた待望の書.

感想・レビュー・書評

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  • 請求記号 007.1/A 43

  • 7月新着
    東京大学医学図書館の所蔵情報
    https://opac.dl.itc.u-tokyo.ac.jp/opac/opac_link/bibid/2003659671

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著者プロフィール

甘利 俊一(あまり・しゅんいち):1936年、東京生まれ。1963年東京大学大学院数物系研究科博士課程修了。工学博士。九州大学助教授、東京大学教授、パリ大学客員教授、ルーバン大学特任教授、理化学研究所脳科学センター長などを経て、現在は同センター特別顧問。東京大学名誉教授。専攻は数理工学(神経回路網理論・情報幾何学)。「神経情報処理の基礎理論の研究」により、1995年日本学士院賞受賞。文化功労者、文化勲章受章。著書に『情報理論』(学芸文庫M&S)、『脳・心・人工知能』(ブルーバックス)、『情報幾何学の新展開』(サイエンス社)ほか多数。

「2024年 『神経回路網の数理 脳の情報処理様式』 で使われていた紹介文から引用しています。」

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