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この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード	1003000420275
書誌種別	図書
書名	深層学習
書名ヨミ	シンソウガクシュウ
著者名	Ian Goodfellow／著　 Yoshua Bengio／著　 Aaron Courville／著　岩澤有祐／監訳　鈴木雅大／監訳　中山浩太郎／監訳　松尾豊／監訳　黒滝紘生／[ほか]訳
著者名ヨミ	Ian Goodfellow　Yoshua Bengio　Aaron Courville　イワサワ,ユウスケ　スズキ,マサヒロ　ナカヤマ,コウタロウ　マツオ,ユタカ　クロタキ,ヒロキ
出版者	ドワンゴ
出版年月	2018.2
ページ数	17,580p
大きさ	24cm
ISBN	4-04-893062-8
ISBN	978-4-04-893062-8
分類記号	007.13
内容紹介	深層学習に関する数学・ニューラルネットワークの基礎から、CNN(畳み込みネットワーク)やRNN(回帰結合型ニューラルネットワーク)などのすでに確立した手法、さらに深層学習の研究までを解説。
件名1	深層学習

(他の紹介)目次	第１部　応用数学と機械学習の基礎（線形代数確率と情報理論数値計算　ほか）第２部　深層ネットワーク：現代的な実践（深層順伝播型ネットワーク深層学習のための正則化深層モデルの訓練のための最適化　ほか）第３部　深層学習の研究（線形因子モデル自己符号化器表現学習　ほか）

(他の紹介)目次

第１部　応用数学と機械学習の基礎（線形代数
確率と情報理論
数値計算　ほか）
第２部　深層ネットワーク：現代的な実践（深層順伝播型ネットワーク
深層学習のための正則化
深層モデルの訓練のための最適化　ほか）
第３部　深層学習の研究（線形因子モデル
自己符号化器
表現学習　ほか）