概要:
驚くほどの速さで発展を続けるAIの中核技術である超多層の深層学習．その原理は未だよく理解されているとは言い難い．本書は，深層学習がうまく働く仕組みを統計神経力学の手法を用いて理論的に明らかにしたいと考えた著者の試みと成果を伝える．「数理科学」誌に連載された論説に，深層学習の仕組みと歴史をまとめた序章をはじめ，新たな章を加え一冊にまとめた待望の書．
深層学習：その仕組みと歴史／層状のランダム結合神経回路／深層ランダム神経回路による信号変換／再帰結合のランダム回路と統計神経力学の基礎／深層回路の学習 ／神経接核理論(NTK) ／自然勾配学習法とFisher情報行列 - 学習の加速／汎化誤差曲線：二重降下／巨視的変数の力学，神経場の力学
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