深層学習による自然言語処理

◆自然言語処理の応用（機械翻訳、文書要約、対話、質問応答）に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。◆「実装上の工夫」など、本書でしか読めない実践的な内容が充実！


◆自然言語処理の応用（機械翻訳、文書要約、対話、質問応答）に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。
◆「実装上の工夫」など、本書でしか読めない実践的な内容が充実！　

■おもな内容
第1章　自然言語処理のアプローチ
第2章　ニューラルネットの基礎
第3章　言語処理における深層学習の基礎
第4章　言語処理特有の深層学習の発展
第5章　応用
第6章　汎化性能を向上させる技術
第7章　実装
第8章　おわりに

■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。

第7期として、以下の3点を刊行!

統計的因果探索　清水 昌平・著
画像認識　　　　原田　達也・著
深層学習による自然言語処理　坪井 祐太/海野 裕也/鈴木 潤・著

■シリーズ編者
杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

目次

第1章　自然言語処理のアプローチ
伝統的な自然言語処理／深層学習への期待／テキストデータの特徴／他分野への広がり
第2章　ニューラルネットの基礎
教師あり学習／順伝播型ニューラルネット／活性化関数／勾配法／誤差逆伝播法／再帰ニューラルネット／ゲート付再帰ニューラルネット／木構造再帰ニューラルネット／畳み込みニューラルネット
第3章　言語処理における深層学習の基礎
準備：記号の世界とベクトルの世界の橋渡し／言語モデル／分散表現／系列変換モデル
第4章　言語処理特有の深層学習の発展
注意機構／記憶ネットワーク／出力層の高速化
第5章　応用
機械翻訳／文書要約／対話／質問応答
第6章　汎化性能を向上させる技術
汎化誤差の分解／推定誤差低減に効く手法／最適化誤差低減に効く手法／超パラメータ選択
第7章　実装
GPUとGPGPU／RNNにおけるミニバッチ化／無作為抽出／メモリ使用量の削減／誤差逆伝播法の実装
第8章　おわりに

書誌情報

紙版

• 発売日: 2017年05月25日
• ISBN: 9784061529243
• 判型: A5
• 価格: 定価：3,300円（本体3,000円）
• ページ数: 240ページ
• シリーズ: 機械学習プロフェッショナルシリーズ

電子版

• 発売日: 2017年09月08日
• JDCN: 06A0000000000007109Q

著者紹介

著： 坪井　祐太（ツボイ　ユウタ）

日本ＩＢＭ　ソフトウェア＆システム開発研究所

著： 海野　裕也（ウンノ　ユウヤ）

Preferred Networks

著： 鈴木　潤（スズキ　ジュン）

NTT コミュニケーション科学基礎研究所