深層学習

この本でしか味わえない充実感。基礎からＳＧＤ、自己符号化器、ＣＮＮ、ＲＮＮ、ボルツマンマシンまでと、盛りだくさんの内容を体系的に解説。

いま最も注目されている機械学習手法である深層学習（ディープラーニング）を、トップ研究者が解説した。基礎から、ＳＧＤ、自己符号化器、ＣＮＮ、ＲＮＮ、ボルツマンマシンまでと、盛りだくさん。軽快な語り口なので、無理なく理解できる！

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全２９巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

全２９巻のうち第１期として、以下の４点を同時刊行！

『機械学習のための確率と統計』杉山　将・著
『深層学習』岡谷　貴之・著
『オンライン機械学習』海野　裕也／岡野原　大輔／得居　誠也／徳永　拓之・著
『トピックモデル』岩田　具治・著

第２期の刊行は２０１５年８月、第３期の刊行は２０１５年１２月の予定（＾ｏ＾）／

【シリーズ編者】
杉山　将　東京大学大学院新領域創成科学研究科　教授(「近刊情報」より)

目次

第１章　はじめに
第２章　順伝播型ネットワーク
第３章　確率的勾配降下法
第４章　誤差逆伝播法
第５章　自己符号化器
第６章　畳込みニューラルネット
第７章　再帰型ニューラルネット
第８章　ボルツマンマシン

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