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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書誌事項
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
講談社, 2019.6
- タイトル別名
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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
- タイトル読み
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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
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注記
参考文献: p267-282
内容説明・目次
内容説明
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！
目次
- 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）
「BOOKデータベース」 より