深層学習を理解する I－教師あり学習とモデルの基礎 [単行本]
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出版社：朝倉書店
販売開始日： 2026/09/18
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深層学習を理解する I－教師あり学習とモデルの基礎 の 商品概要

  • 目次

    1.　はじめに 2.　教師あり学習 3.　浅いニューラルネットワーク 4.　深層ニューラルネットワーク 5.　損失関数 6.　モデルの適合 7.　勾配と初期化 8.　性能測定 9.　正則化 10.　畳み込みネットワーク 11.　残差ネットワーク 12.　トランスフォーマー 13.　グラフニューラルネットワーク

  • 出版社からのコメント

    生成AI時代の深層学習の教科書．基礎からGAN，Transformer，拡散モデルなど実用技術まで

  • 内容紹介

    ・Prince: Understanding Deep Learning (MIT Press, 2023)を2分冊で全訳．オールカラー
    ・世界標準の教科書
    ・ChatGPTなど生成AIのしくみを理解するために．
    ・I巻では基礎となる教師あり学習からはじめ，トランスフォーマーなど主要なネットワークモデルまでを解説

    【主な目次】
    1.　はじめに 2.　教師あり学習 3.　浅いニューラルネットワーク 4.　深層ニューラルネットワーク 5.　損失関数 6.　モデルの適合 7.　勾配と初期化 8.　性能測定 9.　正則化 10.　畳み込みネットワーク 11.　残差ネットワーク 12.　トランスフォーマー 13.　グラフニューラルネットワーク

深層学習を理解する I－教師あり学習とモデルの基礎 の商品スペック

商品仕様
出版社名：朝倉書店
著者名：Simon J.D.Prince（著）／黒川利明（訳）
発行年月日：2026/09
ISBN-10：4254123140
ISBN-13：9784254123142
判型：B5
発売社名：朝倉書店
対象：専門
発行形態：単行本
内容：情報科学
言語：日本語
ページ数：256ページ
縦：26cm
横：19cm
厚さ：2cm
重量：610g
その他:教師あり学習とモデルの基礎
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