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  • 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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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

  • ページ数
    286p
  • ISBN
    978-4-06-516262-0
  • 発売日
    2019年06月

3,200 (税込:3,520

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商品の説明

  • 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)

商品詳細情報

フォーマット 単行本
サイズ 21cm
発売日について 商品によっては、セブンネットショッピングの倉庫に搬入される日を発売予定日と表記させていただく場合がございますので、
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商品のおすすめ

人工知能技術の中枢をなす深層学習と物理学との繋がりを俯瞰する。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。

《目次》
第1章 はじめに:機械学習と物理学
【第I部 物理から見るディープラーニングの原理】
第2章 機械学習の一般論
第3章 ニューラルネットワークの基礎
第4章 発展的なニューラルネットワーク
第5章 サンプリングの必要性と原理
第6章 教師なし深層学習
【第II部 物理学への応用と展開】
第7章 物理学における逆問題
第8章 相転移をディープラーニングで見いだせるか
第9章 力学系とニューラルネットワーク
第10章 スピングラスとニューラルネットワーク
第11章 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
第12章 超弦理論への応用
第13章 おわりに(「近刊情報」より)

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