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資料の状態
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No. |
資料番号 |
資料種別 |
請求記号 |
配架場所 |
状態 |
貸出
|
1 |
0014080493 | 図書一般 | 007.636/ツホ17/ | 2F自然 | 貸出可 |
○ |
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書誌情報サマリ
タイトル |
深層学習による自然言語処理
|
人名 |
坪井 祐太/著
|
人名ヨミ |
ツボイ ユウタ |
出版者・発行者 |
講談社
|
出版年月 |
2017.5 |
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
書誌種別 |
図書 |
タイトル |
深層学習による自然言語処理 |
シリーズ名 |
機械学習プロフェッショナルシリーズ |
タイトルヨミ |
シンソウ ガクシュウ ニ ヨル シゼン ゲンゴ ショリ |
シリーズ名ヨミ |
キカイ ガクシュウ プロフェッショナル シリーズ |
人名 |
坪井 祐太/著
海野 裕也/著
鈴木 潤/著
|
人名ヨミ |
ツボイ ユウタ ウンノ ユウヤ スズキ ジュン |
出版者・発行者 |
講談社
|
出版者・発行者等ヨミ |
コウダンシャ |
出版地・発行地 |
東京 |
出版・発行年月 |
2017.5 |
ページ数または枚数・巻数 |
10,229p |
大きさ |
21cm |
価格 |
¥3000 |
ISBN |
978-4-06-152924-3 |
ISBN |
4-06-152924-3 |
注記 |
文献:p212〜227 |
分類記号 |
007.636
|
件名 |
言語情報処理
/
深層学習
|
内容紹介 |
自然言語処理の応用(機械翻訳、文書要約、対話、質問応答)に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。実際に深層学習ライブラリを開発した経験に基づき、実装のための工夫も紹介する。 |
著者紹介 |
日本IBMソフトウェア&システム開発研究所ソフトウェアエンジニア。 |
言語区分 |
JPN |
タイトルコード |
1009812121452 |
目次 |
第1章 自然言語処理のアプローチ |
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1.1 伝統的な自然言語処理/1.2 深層学習への期待/1.3 テキストデータの特徴/1.4 他分野への広がり |
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第2章 ニューラルネットの基礎 |
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2.1 教師あり学習/2.2 順伝播型ニューラルネット/2.3 活性化関数/2.4 勾配法/2.5 誤差逆伝播法/2.6 再帰ニューラルネット/2.7 ゲート付再帰ニューラルネット/2.8 木構造再帰ニューラルネット/2.9 畳み込みニューラルネット |
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第3章 言語処理における深層学習の基礎 |
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3.1 準備:記号の世界とベクトルの世界の橋渡し/3.2 言語モデル/3.3 分散表現/3.4 系列変換モデル |
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第4章 言語処理特有の深層学習の発展 |
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4.1 注意機構/4.2 記憶ネットワーク/4.3 出力層の高速化 |
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第5章 応用 |
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5.1 機械翻訳/5.2 文書要約/5.3 対話/5.4 質問応答 |
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第6章 汎化性能を向上させる技術 |
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6.1 汎化誤差の分解/6.2 推定誤差低減に効く手法/6.3 最適化誤差低減に効く手法/6.4 超パラメータ選択 |
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第7章 実装 |
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7.1 GPUとGPGPU/7.2 RNNにおけるミニバッチ化/7.3 無作為抽出/7.4 メモリ使用量の削減/7.5 誤差逆伝播法の実装 |
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第8章 おわりに |
目次
内容細目
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