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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	0016693988	図書一般	007.13/ｵｶ24/	2F自然	貸出中	×

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書誌情報サマリ

タイトル	深層学習生成AIの基礎
人名	岡留剛／著
人名ヨミ	オカドメタケシ
出版者・発行者	共立出版
出版年月	2024.3

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	深層学習生成AIの基礎
タイトルヨミ	シンソウガクシュウセイセイエーアイノキソ
人名	岡留剛／著
人名ヨミ	オカドメタケシ
出版者・発行者	共立出版
出版者・発行者等ヨミ	キョウリツシュッパン
出版地・発行地	東京
出版・発行年月	2024.3
ページ数または枚数・巻数	9,252p
大きさ	21cm
価格	￥３０００
ISBN	978-4-320-12575-9
ISBN	4-320-12575-9
分類記号	007.13
件名	深層学習／人工知能
内容紹介	生成AIの理解を目標とした、大学学部2年生後期〜3年生むけの深層学習のテキスト。生成モデルの実現をささえる基盤技術と基盤アーキテクチャから、言語の生成と画像の生成、さまざまな学習の枠組みまでを解説する。
著者紹介	東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻博士後期課程修了。関西学院大学工学部教授(人工知能センター長)。博士(理学)。著書に「デジタル信号処理の基礎」など。
言語区分	JPN
タイトルコード	1009812749871
目次	第1章はじめに
	1.1 ニューラルネットワークの基礎／1.2 ニューラルネットワークの行列表記／1.3 深層学習の発展とその要因／1.4 付録
	第Ⅰ部基盤
	第2章深層学習をささえる要素技術
	2.1 確率的勾配降下法の進化と深化／2.2 勾配消失/発散に対する対応／2.3 残差接続／2.4 活性の正規化／2.5 付録
	第3章 RNN:recurrent neural network
	3.1 RNNのアーキテクチャと計算／3.2 RNNの学習
	第4章単語埋めこみ
	4.1 単語のベクトル表現／4.2 Word2Vec／4.3 Word2Vecの学習／4.4 埋めこみの取得
	第5章トランスフォーマー
	5.1 注意機構／5.2 トランスフォーマー／5.3 トランスフォーマーの適用例
	第6章強化学習
	6.1 問題設定／6.2 Q学習とDQN／6.3 方策勾配法とその発展形
	第Ⅱ部生成モデル
	第7章言語の生成
	7.1 言語モデル／7.2 RNN言語モデル／7.3 系列変換モデル／7.4 大規模言語モデル／7.5 言語生成モデルに向けて／7.6 言語生成モデル／7.7 付録
	第8章拡散モデル
	8.1 拡散モデルの概要／8.2 マルコフ過程(マルコフ連鎖)／8.3 拡散モデルの定式化／8.4 拡散モデルの学習／8.5 Stable diffusion:拡散モデルの実装／8.6 付録
	第9章 GAN:生成的敵対ネットワーク
	9.1 GANの基本／9.2 GANの発展
	第Ⅲ部深層学習アラカルト
	第10章取りあつかい注意のデータ
	10.1 クラス間のデータ不均衡／10.2 クラスラベル誤り
	第11章多様な学習の枠組み
	11.1 距離計量学習／11.2 知識蒸留／11.3 半教師あり学習
	第12章微分可能演算機構
	12.1 微分可能データ増強／12.2 幾何学的変換機構／12.3 付録