深層学習の原理に迫る : 数学の挑戦
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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）
岩波書店, 2021.4
- Other Title
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深層学習の原理を明らかにする理論の試み
深層学習の原理に迫る数学の挑戦
- Title Transcription
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シンソウ ガクシュウ ノ ゲンリ ニ セマル : スウガク ノ チョウセン
Available at / 323 libraries
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Prefectural University of Hiroshima Library and Academic Information Center
007.13/I43110085395
-
University of Tsukuba Library, Library on Library and Information Science
007.13-I4310021005294
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Note
2019年6月に東京都千代田区で開催された、統計数理研究所オープンハウスにおけるチュートリアル特別講座「深層学習の理論と発展」での、筆者の講演「深層学習の原理を明らかにする理論の試み」の内容をもとに、加筆・修正を加えたもの
引用文献: 巻末p1-2
Description and Table of Contents
Description
第三次人工知能（ＡＩ）ブームの中核的役割を果たす深層学習（ディープラーニング）は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、「なぜうまくいくのか」すなわち「なぜ優れた性能を発揮するのか」ということは分かっていない。深層学習の原理を数学的に解明するという難題に、気鋭の研究者が挑む。
Table of Contents
- 第１章 深層学習の登場
- 第２章 深層学習とは何か
- 第３章 なぜ多層が必要なのか
- 第４章 膨大なパラメータ数の謎
- 第５章 なぜパラメータの学習ができる？
- 第６章 原理を知ることに価値はあるか
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