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深層学習の原理に迫る 数学の挑戦 岩波科学ライブラリー303
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商品詳細
| 内容紹介 | |
|---|---|
| 販売会社/発売会社 | 岩波書店 |
| 発売年月日 | 2021/04/20 |
| JAN | 9784000297035 |
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深層学習の原理に迫る
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商品レビュー
4.1
19件のお客様レビュー
深層学習の現状と問題点を,数学を使わず語る.機械学習の問題点に言及することで,現状の研究課題が納得できる.対応方法論が,機械学習の応用分野からの参入者というのも近年の学会の様子を思い浮かべるとよく理解できる.
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図書館で借りた。 第3次ブームと言われて久しい人工知能分野。その中核的な要素であるディープラーニングについて語った1冊。タイトル通り「原理に迫る」ということで、分かりやすく噛み砕き、表面的な解説をした印象だ。 言い換えれば、しっかりとした教科書ではないので、専門外の人がなんとなく...
図書館で借りた。 第3次ブームと言われて久しい人工知能分野。その中核的な要素であるディープラーニングについて語った1冊。タイトル通り「原理に迫る」ということで、分かりやすく噛み砕き、表面的な解説をした印象だ。 言い換えれば、しっかりとした教科書ではないので、専門外の人がなんとなく知りたいという目的や、あくまで「初歩中の初歩でいいんだよね~」という人に薦める感じかなと思った。 個人的には、ニューラルネットワークを多層で積み重ねたのが~は分かるが、その"原理"を解説してくれている部分は、非常に分かりやすくて腑に落ちた。
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今泉允聡「深層学習の原理に迫る」読了。深層学習の根幹をなすニューラルネットワークは二層で数学的に十分であるにも関わらず多層になるほど性能が上がるとの事。しかしそれはその数学が適正でない。これは実世界が非均一的な滑らかさを持つ関数の近似でしか捉えられないからという事を示唆するのかな...
今泉允聡「深層学習の原理に迫る」読了。深層学習の根幹をなすニューラルネットワークは二層で数学的に十分であるにも関わらず多層になるほど性能が上がるとの事。しかしそれはその数学が適正でない。これは実世界が非均一的な滑らかさを持つ関数の近似でしか捉えられないからという事を示唆するのかなと思った。
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