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3回くらい読んで、やっと理解出来そう笑 バックプロパゲーションの仕組みを理解したい ディープランニング、強化学習には様々な方法があるが、それらは脳構造や生物進化プロセスを真似たものである。 今回、具体的な式の意味を理解することは出来なかった。これを編み出した研究者を尊敬する。 完成図ではなく、成長の仕方を遺伝させることで、少ない情報量で伝えることができる。木の成長 一見生存に不利のように見える孔雀の羽は、どうして今もなお残っているのか。対寄生虫、ハンディーキャップ説、ディスプレイ説など多くの説が唱えられている。 良い生物とは、病気に強い、力が強い、体が大きいとかではなく、より多く繁殖できた個体である。 生物の遺伝的性質は、生殖行為を行った後のことは引き継がれないため、遺伝子はそれ以降のことについては、役目を終えている。 ディープラーニングでは、入力層、中間層、出力層があり、中間層が肝である。 中間層のみを取り出すことで、少ないビット数で情報を伝えられるようになる。
13/I11 0102223612 長崎総合科学大学 附属図書館 007. 1||IB 1601163 長崎大学 附属図書館 経済学部分館 007. 13||I11 3182059 長野工業高等専門学校 図書館 007. 13||I 11 10076193 名古屋工業大学 図書館 007. 13||I 11 名古屋市立大学 総合情報センター 山の畑分館 007. 1||Ib 42380960 名古屋大学 工学 図書室 工情報 007. 13||I 11917756 名古屋大学 工学 図書室 工情通 007. 13||I 11918085 名古屋大学 工学 図書室 工未来社会 007. 13||I 12037181 名古屋大学 工学 図書室 工電気情報 007. 13||I 11918969 名古屋大学 情報基盤センター 図書室 情基セ 007. 13||I 11951800 名古屋大学 情報・言語合同図書室 情報・言語 007. 『進化計算と深層学習 -創発する知能―』(伊庭斉志)の感想(10レビュー) - ブクログ. 13||I 11917020 名古屋大学 附属図書館 中央学3F 007. 13||I 11929575 名古屋大学 附属図書館 医学部分館 医システム ||医システム 11933376 奈良県立図書情報館 一般 007. 13-イハヒ 111307445 奈良女子大学 学術情報センター 奈良先端科学技術大学院大学 附属図書館 0050403 南山大学 図書館 図 549K/7298 1193231 新潟経営大学 図書館 図 0067793 新潟国際情報大学 情報センター 007. 13/I11 11003483 新潟大学 附属図書館 図 007. 13//I11 1300163238 新居浜工業高等専門学校 図書館 007. 13||IB 100674037 日本工業大学LCセンター 007. 1/I 11 15001974, 16000114 農業・食品産業技術総合研究機構 中央図書館 社系図 007. 13||Iba 010100007188 八戸学院 図書館 図 J007. 1/I 186528 八戸工業大学 図書館 007. 13-I 135224 東日本国際大学 図書館 007. 1||I11 1039852 兵庫県立大学 神戸情報科学学術情報館 007. 1||260 610014039 弘前大学 附属図書館 本館 007. 13||I11 08276676 広島工業大学 附属図書館 図書館 007.
ホーム > 和書 > 工学 > 電気電子工学 > 機械学習・深層学習 出版社内容情報 ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的背景から人工知能との関わり、最近の進展までを詳しく解説。 進化計算とニューロネットワークがよくわかる、話題の深層学習も学べる!! 本書は、ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的背景から人工知能との関わり、最近の進展や成果、課題にいたるまでを詳しく説明します。「進化」と「学習」をキーワードとして、人工知能の実現へのアプローチや知能の創発についてを説明する、ニューラルネットや進化計算による学習の基礎的なところから分かりやすく説明する、「進化計算」を用いた「深層学習」への取り組みを説明する、などです。 第1章 進化計算入門 第2章 ニューラルネットワークと学習 第3章 ディープラーニング 第4章 進化するネットワーク 第5章 知能の創発 目次 第1章 進化計算入門(進化とはなんだろうか?;ダーウィンを悩ませた眼の進化が解けた? ほか) 第2章 ニューラルネットワークと学習(学習とコネクショニズム;パーセプトロン ほか) 第3章 深層学習(ディープラーニングの勃興;ボルツマン・マシンと焼きなまし ほか) 第4章 進化するネットワーク(ニューロエボリューション;NEATとhyperNEAT ほか) 第5章 知能の創発(ボールドウィン効果:学習により進化は加速するか? ;脳の進化から考える ほか) 著者等紹介 伊庭斉志 [イバヒトシ] 工学博士。1985年東京大学理学部情報科学科卒業。1990年東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻修士課程修了。電子技術総合研究所。1996~1997年スタンフォード大学客員研究員。1998年東京大学大学院工学系研究科電子情報工学専攻助教授。2004年~東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤情報学専攻教授。2011年~東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻教授。人工知能と人工生命の研究に従事。特に進化型システム、学習、推論、創発、複雑系、進化論的計算手法に興味をもつ(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) ※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。