ディープラーニングと物理学 : 原理がわかる、応用ができる

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ディープラーニングと物理学 : 原理がわかる、応用ができる

田中章詞, 富谷昭夫, 橋本幸士著 ; 講談社サイエンティフィク編

講談社, 2019.6

Other Title

Deep learning and physics

原理がわかる、応用ができるディープラーニングと物理学

ディープラーニングと物理学 : 原理がわかる応用ができる

Title Transcription

ディープ ラーニング ト ブツリガク : ゲンリ ガ ワカル、オウヨウ ガ デキル

Available at  / 290 libraries

Note

参考文献: p267-282

Description and Table of Contents

Description

物理学者ならではの視点で原理から応用までを説く、空前の入門書。物理は機械学習に役立つ！機械学習は物理に役立つ！

Table of Contents

  • はじめに：機械学習と物理学
  • 第１部　物理から見るディープラーニングの原理（機械学習の一般論；ニューラルネットワークの基礎；発展的なニューラルネットワーク；サンプリングの必要性と原理；教師なし深層学習）
  • 第２部　物理学への応用と展開（物理学における逆問題；相転移をディープラーニングで見いだせるか；力学系とニューラルネットワーク；スピングラスとニューラルネットワーク；量子多体系、テンソルネットワークとニューラルネットワーク；超弦理論への応用；おわりに）

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Details

  • NCID
    BB28386200
  • ISBN
    • 9784065162620
  • Country Code
    ja
  • Title Language Code
    jpn
  • Text Language Code
    jpn
  • Place of Publication
    東京
  • Pages/Volumes
    ix, 286p
  • Size
    22cm
  • Classification
  • Subject Headings
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