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深層学習 2018/03/07

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, 岩澤 有祐, 鈴木 雅大, 中山 浩太郎, 松尾 豊, 味曽野 雅史, 黒滝 紘生, 保住 純, 野中 尚輝, 河野 慎, 冨山 翔司, 角田 貴大
Amazon 紙の本 4,968円
達人出版会 PDF 3,974円

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ISBN:
9784048930628
ページ数:
600
カテゴリー:
コンピュータサイエンス コンピュータサイエンス
出版日:
2018/03/07
出版社:
KADOKAWA

概要 (取得元)

「深層学習」(ディープラーニング)入門の決定版。 「深層学習の基礎を勉強するために必要なことはカバーされており,特に理論も含めてしっかり勉強したい方には最適の本だと思います.」(本書「まえがき」より)

◆深層学習の基本を知る

AI研究の一分野として注目を集める深層学習(ディープラーニング)に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書。深層学習の理解に必要な数学、ニューラルネットワークの基礎から、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)やRNN(回帰結合型ニューラルネットワーク)などのすでに確立した手法、さらに深層学習の研究まで、深層学習の基礎を理論を含めてしっかり学習したい人に最適な内容になっています。近年の深層学習研究をリードする著名な研究者たちが執筆した入門者必読の書と言えるでしょう。

この本は,深層学習(ディープラーニング)の決定版とも言える教科書で,全世界で多くの読者がこの本を使って勉強しています.著者の3人は深層学習の学術コミュニティでは大変に有名な方です.特に,Yoshua Bengio氏は,近年の深層学習を切り拓き,コミュニティを引っ張ってきた張本人であり,Geoffrey Hinton氏,Yann LeCun氏と並んで,カナディアン・マフィアとも呼ばれる,まさに深層学習の開祖です.また,Ian Goodfellow氏は,Bengio氏の弟子ですが,近年の深層学習分野における偉大な発明である,敵対的生成ネットワーク(GAN)を考案した人物であり,30歳そこそこですでに大きな功績を挙げている人物です.Aaron Courville氏は,Bengio氏の研究室で研究員・助教をやっており,多くの研究業績を持つとともに,Bengio氏の活動を支えてきました.つまり,この本は,Bengio氏を中心とする有名研究者らによって書かれたということになります.
深層学習の分野は,大変に動きが早く,本書のオリジナルである英語版がオンラインに公開されてから,長い間,執筆途中の状態が続き,出版に至りませんでした.その間も,内容の拡充は続き,特に,最初の数学の基礎の部分は大きく追加され,本書を読むにあたって前提となる知識も多く収録されました.本書は,数学の基礎から,ニューラルネットワークの基礎,CNNやRNNなどのすでに確立した手法,そして,深層学習の研究という流れで本書は構成されています.特に,最終の20章の深層生成モデルが,Ian Goodfellow氏の専門とするところであり,ここが本書の最高潮とも言える部分です.
本書でもカバーされていない話題として,例えば,転移学習や蒸留,深層学習における目的関数の性質,圧縮や高速化などの実装上の課題,深層強化学習などが挙げられます.しかし,深層学習の基礎を勉強するために必要なことはカバーされており,特に理論も含めてしっかり勉強したい方には最適の本だと思います.
(「まえがき」より)

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