資料詳細

  • 1 件中、 1 件目

【図書】 基礎からのニューラルネット

人工知能の基盤技術 -- Ｉ／Ｏ　ＢＯＯＫＳ --
申吉浩 ／監修, 園田隆史 ／〔著〕, 甘利丈慈 ／〔著〕, 高井絢之介 ／〔著〕, 室田佳亮 ／〔著〕   -- 工学社 -- ２０２３．１ -- ２１ｃｍ -- ２２３ｐ

資料詳細

タイトル 基礎からのニューラルネット
副書名 人工知能の基盤技術 人工知能の重要技術を基礎から理解する
シリーズ名 Ｉ／Ｏ　ＢＯＯＫＳ
著者名等 申吉浩 ／監修, 園田隆史 ／〔著〕, 甘利丈慈 ／〔著〕, 高井絢之介 ／〔著〕, 室田佳亮 ／〔著〕  
出版 工学社 ２０２３．１
大きさ等 ２１ｃｍ ２２３ｐ
分類 007.13
件名 ニューラルネットワーク
注記 文献あり　索引あり
注記 サンプルデータダウンロード
著者紹介 【申吉浩】１９６０年、大韓民国ソウル生まれ。１９９０年、東京大学大学院理学系研究科数学専門課程博士課程単位取得退学。兵庫県立大学大学院応用情報科学研究科教授等を経て、現在・学習院大学計算機センター教授・博士（工学）。（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
要旨 本書は、「深層学習」の「仕組み」に興味をもつ人々のために、「深層学習」の基礎である「人工ニューラルネット」の原理を解説することを目的として編まれた書籍である。第１章では、人工知能研究の歴史を簡潔にまとめる。第２章は、最も基本的な「階層型ニューラルネット」（パーセプトロン）の仕組みを詳説。第３章では、物理学と人工知能研究の接点について述べる。第４章は、「深層学習」の発展の原動力となった「畳み込みネットワーク」「回帰ネットワーク」「長・短期記憶」「トランスフォーマ」の本質に焦点を絞った簡潔な説明を狙う。
目次 第１章　ニューラルネットの歴史―「パーセプトロン」から「深層学習」まで（パーセプトロン；「線形非分離問題」と「深層化」　ほか）；第２章　階層型ニューラルネットモデル（脳神経網と「人工ニューラルネット」；「単層パーセプトロン」と「誤り訂正学習」　ほか）；第３章　非階層型ニューラルネットモデル（「深層学習」の基礎技術；「階層型」と「非階層型」　ほか）；第４章　「深層学習」への誘い（「深層学習」の幕開け；「深層学習」を支える技術　ほか）
ISBN(13)、ISBN 978-4-7775-2232-3　　 4-7775-2232-6
書誌番号 1122026281
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1122026281

ページの先頭へ

所蔵

所蔵は 4 件です。現在の予約件数は 0 件です。

所蔵館 所蔵場所 別置 請求記号 資料区分 状態 取扱 資料コード
中央 ４階自然科学 情報科学 007.1 一般書 貸出中 - 2074000838 iLisvirtual
鶴見 公開 情報科学 007.1 一般書 貸出中 - 2074098404 iLisvirtual
保土ケ谷 公開 情報科学 007.1 一般書 貸出中 - 2074129679 iLisvirtual
緑 公開 007.1 一般書 貸出中 - 2074098170 iLisvirtual

ページの先頭へ