はじめてのパターン認識　ディープラーニング編

ディープラーニングの理論的基礎がよくわかる。各種の要素技術と応用展開を幅広く網羅。

あの『はじめてのパターン認識』著者が徹底解説！　ディープラーニングの理論的基礎がよくわかる！

機械学習の基礎的な理論について，幅広く解説した前著『はじパタ』．それとほぼ同時期に登場したディープラーニングは，いまや当然の技術として，様々な分野で活用されるようになりました．

いまこそ，ディープラーニングの要素技術とその応用展開について理解を深め，確かな実力を身につけていきましょう．

なぜディープラーニングはうまくいくのか？　ブレイクスルーの要因はどこにあるのか？　ディープラーニングを開花させたここ10年の様々な研究成果を網羅的に概観しつつ，ディープラーニングの中枢を担う原理を掘り下げて解説します．

また，VAEやGAN，Self-AttentionとTransfomerなど，ディープラーニングの発展から生まれた各種の応用について，その原理を読み解きます．

急速な進歩を続ける機械学習分野において，次の新たな進化に立ち向かうための「ディープな」ディープラーニング解説書となっています．

目次

第1章　はじめに
第2章　復習・誤差逆伝搬法
第3章　自動微分
第4章　ディープラーニングの最適化技法
第5章　活性化関数
第6章　パラメータの初期化と正則化
第7章　ディープ化の技法
第8章　CNN
第9章　VAE
第10章　GAN
第11章　RNN
第12章　Self-AttentionとTransformer
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