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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	0016467003	図書一般	007.13/ｼﾝ23/	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
人名	柳井啓司／共著
人名ヨミ	ヤナイケイジ
出版者・発行者	オーム社
出版年月	2022.11

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
シリーズ名	IT Text
タイトルヨミ	シンソウガクシュウ
シリーズ名ヨミ	アイティーテキスト
人名	柳井啓司／共著　中鹿亘／共著　稲葉通将／共著
人名ヨミ	ヤナイケイジ　ナカシカトオル　イナバミチマサ
出版者・発行者	オーム社
出版者・発行者等ヨミ	オームシャ
出版地・発行地	東京
出版・発行年月	2022.11
ページ数または枚数・巻数	10,276p
大きさ	21cm
価格	￥３０００
ISBN	978-4-274-22888-9
ISBN	4-274-22888-9
注記	文献:p262〜269
分類記号	007.13
件名	深層学習
内容紹介	進歩し続ける深層学習技術の基礎にある、最も基本的な学習方法や基本的なレイヤについて詳解。画像・音声・自然言語への応用についても、広範囲かつ俯瞰的に解説し、マルチモーダル学習も分かりやすく図解する。
著者紹介	東京大学大学院工学系研究科修士課程修了。電気通信大学大学院情報理工学研究科教授。
言語区分	JPN
タイトルコード	1009812633383
目次	第1章序論:深層学習登場の前と後
	1.1 パターン認識とは／1.2 パターン認識の困難さと深層学習による成功／1.3 深層学習と従来のパターン認識手法の違い
	第2章深層学習以前のパターン認識手法
	2.1 深層学習以前のパターン認識の概略／2.2 特徴抽出／2.3 機械学習・パターン認識手法／2.4 クラスタリング／2.5 評価指標
	第3章深層学習ネットワーク
	3.1 深層学習のアイディア／3.2 パーセプトロン／3.3 多層パーセプトロン／3.4 深層学習ネットワークにおける基本レイヤ群／3.5 基本ネットワーク構造
	第4章ネットワークの学習
	4.1 深層学習ネットワークの学習の基本的アイディア／4.2 誤差関数／4.3 確率的勾配降下法／4.4 誤差逆伝播法／4.5 畳込み層の学習／4.6 学習の実際／4.7 学習した畳込みフィルタの例
	第5章学習のための技術
	5.1 学習パラメータの初期値／5.2 学習率の設定／5.3 データ拡張／5.4 ドロップアウト／5.5 入力データの正規化／5.6 モデルアンサンブル／5.7 事前学習とファインチューニング／5.8 中間信号の画像特徴量としての利用／5.9 距離学習／5.10 マルチタスク学習／5.11 自己教師学習／5.12 ネットワークを小さくする工夫
	第6章系列データへの対応
	6.1 再帰型ネットワーク／6.2 1次元畳込み／6.3 Transformer
	第7章画像認識への適用
	7.1 主な画像認識ネットワーク／7.2 画像認識ネットワーク内部の可視化／7.3 物体検出／7.4 領域分割／7.5 人物姿勢推定／7.6 動画認識
	第8章画像生成・変換への適用
	8.1 エンコーダ・デコーダ型ネットワーク／8.2 オートエンコーダ／8.3 深層生成モデル／8.4 画像変換／8.5 画像最適化による画像変換
	第9章音声処理への適用
	9.1 音声認識ネットワーク／9.2 音声合成ネットワーク
	第10章自然言語処理への適用
	10.1 単語ベクトル／10.2 系列変換モデル／10.3 事前学習モデル
	第11章マルチモーダル学習
	11.1 マルチモーダル・クロスモーダル／11.2 画像と言語／11.3 画像・映像と音声