概要:
第三次人工知能(AI)ブームの中核的役割を果たす深層学習(ディープ・ラーニング)は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、「なぜうまくいくのか」すなわち「なぜ優れた性能を発揮するのか」ということは分かっていない。深層学習の原理を数学的に解明するという難題に、気鋭の研究者が挑む。
まえがき
第1章 深層学習の登場
第2章 深層学習とは何か
第3章 なぜ多層が必要なのか
第4章 膨大なパラメータ数の謎
第5章 なぜパラメータの学習ができる？
第6章 原理を知ることに価値はあるか
引用文献
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