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書誌情報サマリ

タイトル

ボルツマンマシン

人名 恐神 貴行／著
人名ヨミ オソガミ タカユキ
出版者・発行者 コロナ社
出版年月 2019.2

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 ボルツマンマシン
並列タイトル Boltzmann Machines
シリーズ名 シリーズ情報科学における確率モデル
シリーズ番号 2
タイトルヨミ ボルツマン マシン
シリーズ名ヨミ シリーズ ジョウホウ カガク ニ オケル カクリツ モデル
シリーズ番号ヨミ 2
人名 恐神 貴行／著
人名ヨミ オソガミ タカユキ
出版者・発行者 コロナ社
出版者・発行者等ヨミ コロナシャ
出版地・発行地 東京
出版・発行年月 2019.2
ページ数または枚数・巻数 9,207p
大きさ 21cm
価格 ￥３２００
ISBN 978-4-339-02832-4
ISBN 4-339-02832-4
注記 文献:p184〜195
分類記号 007.13
件名 ニューラル・ネットワーク ／ 深層学習
内容紹介 人工ニューラルネットワークの一つである「ボルツマンマシン」を用いた機械学習が中心テーマのテキスト。ボルツマンマシンの基本的な理論から学習方法、機械学習や強化学習への用い方までを、直観的に理解できるように解説。
著者紹介 米国カーネギーメロン大学コンピュータ・サイエンス学博士課程修了、Ph.D。日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所研究員。
言語区分 JPN
タイトルコード 1009812283256
目次 第1章 はじめに
1.1 ボルツマンマシンと深層学習／1.2 ボルツマンマシンの定義／1.3 ボルツマンマシンの可能性／1.4 学習の目的関数／1.5 勾配法／1.6 確率的勾配法／章末問題
第2章 ボルツマンマシンの学習
2.1 可視ユニットのみの場合／2.2 隠れユニットを持つ場合／2.3 判別モデルの学習／2.4 回帰モデルの学習／章末問題
第3章 サンプリングと期待値の評価
3.1 ギブスサンプリング／3.2 コントラスティブダイバージェンス／3.3 制限ボルツマンマシンからのサンプリング／3.4 平均場近似／3.5 その他の手法／章末問題
第4章 深層モデルとその他の関連するモデル
4.1 深層信念ネットワーク／4.2 深層ボルツマンマシン／4.3 ガウスボルツマンマシン／4.4 マルコフ確率場／章末問題
第5章 時系列モデルの学習
5.1 目的関数と勾配法／5.2 条件付き制限ボルツマンマシン／5.3 再帰的時間的制限ボルツマンマシン／章末問題
第6章 時系列モデルのオンライン学習
6.1 はじめに／6.2 動的ボルツマンマシン／6.3 制約の緩和／6.4 連続値をとる時系列に対する動的ボルツマンマシン／6.5 動的ボルツマンマシンの連続拡張／章末問題
第7章 強化学習
7.1 マルコフ決定過程／7.2 最適性方程式と価値反復法／7.3 Q学習／7.4 活用と探索／7.5 SARSA法／7.6 方策反復法／7.7 価値関数の近似／7.8 自由エネルギーを用いた強化学習／7.9 部分観測環境における強化学習／章末問題
付録:隠れユニットを持つ動的ボルツマンマシン
A.1 確率分布／A.2 学習則



目次


内容細目

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