深層学習

いま最も注目されている機械学習手法である深層学習（ディープラーニング）を、トップ研究者が解説した。基礎から、SGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンまでと、盛りだくさん。軽快な語り口なので、無理なく理解できる！

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

全29巻のうち第1期として、以下の4点を同時刊行！

『機械学習のための確率と統計』杉山 将･著
『深層学習』岡谷 貴之･著
『オンライン機械学習』海野 裕也／岡野原 大輔／得居 誠也／徳永 拓之･著
『トピックモデル』岩田 具治･著

第2期の刊行は2015年8月、第3期の刊行は2015年12月の予定(＾o＾)/

【シリーズ編者】
杉山 将　東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

目次

第1章　はじめに
第2章　順伝播型ネットワーク
第3章　確率的勾配降下法
第4章　誤差逆伝播法
第5章　自己符号化器
第6章　畳込みニューラルネット
第7章　再帰型ニューラルネット
第8章　ボルツマンマシン

書誌情報

紙版

• 発売日: 2015年04月08日
• ISBN: 9784061529021
• 判型: A5
• 価格: 定価：3,080円（本体2,800円）
• ページ数: 176ページ
• シリーズ: 機械学習プロフェッショナルシリーズ

著者紹介

著： 岡谷　貴之（オカタニ　タカユキ）

東北大学大学院情報科学研究科 教授