深層学習の原理に迫る 数学の挑戦
発売日：2021年4月
- ページ数
- １１６，２ｐ
- ISBN
- 978-4-00-029703-5
- 著者情報
- 今泉 允聡（イマイズミ マサアキ）
１９８８年に宮城県仙台市に生まれる。２００７年に私立開成高校卒業。２０１１年に東京大学文学部卒業。２０１７年に東京大学経済学研究科博士課程を修了し博士号取得（統計学専攻）。統計数理研究所助教などを経て、２０２０年より東京大学総合文化研究科先進科学研究機構准教授。理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員、ＪＳＴさきがけ研究員、統計数理研究所客員准教授を兼ねる。研究領域は数理統計学および統計的学習理論。深層学習の理論研究や現代的複雑データの解析を行う
セブン-イレブン受取り(送料無料)
発送目安
発売日（発売日以降は当日）～2日で発送
宅配（送料¥550税込）
発送目安
発売日（発売日以降は当日）～2日で発送
交通状況・天候の影響や注文が集中した場合等、お届けにお時間をいただく場合がございます。
商品説明
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。
目次
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
商品詳細
- シリーズ名
- 岩波科学ライブラリー ３０３
- 出版社名
- 岩波書店
- サイズ
- １９ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
- 本の帯に関して
- 帯つきでの出荷はお約束しておりません。
商品ページに、帯のみに付与される特典物等の表記がある場合でも、確実に帯つきでの出荷はお約束しておりません。
また、帯は商品の一部ではなく「広告扱い」のため、帯の有無・破損による交換や返品は承っておりません。 - 版・表紙について
- 版・表紙（カバー）のご指定は承っておりません。ご注文いただくタイミングによっては、お届けする商品の版や表紙が商品ページ上のものとは異なる場合がございます。
また、初版にのみにお付けしている特典（初回特典、初回仕様特典）がある商品は、商品ページに特典の表記がされている場合でも、無くなり次第終了となります。