出版社内容情報
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。軽快な語り口で、無理なく理解できる！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
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
岡谷 貴之［オカタニ タカユキ］
著・文・その他
内容説明
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。
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
著者等紹介
岡谷貴之［オカタニタカユキ］
博士（工学）。１９９９年東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻博士課程修了。現在、東北大学大学院情報科学研究科教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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