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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	0015352016	図書一般	007.13/ｽﾔ20/	2F自然	貸出可	○

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書誌情報サマリ

タイトル	ベイズ深層学習
人名	須山敦志／著
人名ヨミ	スヤマアツシ
出版者・発行者	講談社
出版年月	2019.8

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	ベイズ深層学習
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	ベイズシンソウガクシュウ
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	須山敦志／著
人名ヨミ	スヤマアツシ
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	2019.8
ページ数または枚数・巻数	11,259p
大きさ	21cm
価格	￥３０００
ISBN	978-4-06-516870-7
ISBN	4-06-516870-7
注記	文献:p242〜254
分類記号	007.13
件名	深層学習
内容紹介	「深層学習とベイズ統計の融合」がすべて詰まった一冊。ニューラルネットワークやベイズ推論の基礎から、深層生成モデルやガウス過程とのつながりまでをていねいに解説する。巻末に「ガウス分布の計算」などの付録つき。
著者紹介	東京大学大学院情報工学系研究科博士前期課程修了。データ解析に関するコンサルティングに従事。著書に「ベイズ推論による機械学習入門」がある。
言語区分	JPN
タイトルコード	1009812333124
目次	第1章はじめに
	1.1 ベイズ統計とニューラルネットワークの変遷／1.2 ベイズ深層学習
	第2章ニューラルネットワークの基礎
	2.1 線形回帰モデル／2.2 ニューラルネットワーク／2.3 効率的な学習法／2.4 ニューラルネットワークの拡張モデル
	第3章ベイズ推論の基礎
	3.1 確率推論／3.2 指数型分布族／3.3 ベイズ線形回帰／3.4 最尤推定,MAP推定との関係
	第4章近似ベイズ推論
	4.1 サンプリングに基づく推論手法／4.2 最適化に基づく推論手法
	第5章ニューラルネットワークのベイズ推論
	5.1 ベイズニューラルネットワークモデルの近似推論法／5.2 近似ベイズ推論の効率化／5.3 ベイズ推論と確率的正則化／5.4 不確実性の推定を使った応用
	第6章深層生成モデル
	6.1 変分自己符号化器／6.2 変分モデル／6.3 生成ネットワークの構造学習／6.4 その他の深層生成モデル
	第7章深層学習とガウス過程
	7.1 ガウス過程の基礎／7.2 ガウス過程による分類／7.3 ガウス過程のスパース近似／7.4 深層学習のガウス過程解釈／7.5 ガウス過程による生成モデル
	付録A
	A.1 ガウス分布の計算／A.2 誘導点を用いた変分推論法のELBO最大化／A.3 正規分布の累積分布関数の積分計算／A.4 共分散関数の計算