深層学習

＜big＞＜strong＞電気羊の夢を見させるための第一歩！＜/big＞＜/strong＞ 　深層（多段層）ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては、長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。しかしただ単に多層化するだけでは、能力をうまく発揮することは出来なかった。近年、大きなブレークスルーがあり深層学習の手法を使うことにより、機械が自ら表現を学習出来ることが分かった。しかし、新しい手法でもあり、未解決な課題も多く存在している。 　本書は、この分野の最先端の著者らが、人工知能学会誌に掲載した連載解説を、大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が、具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。 ＜big＞＜strong＞第I 部 基礎編＜/big＞＜/strong＞ 1.階層型ニューラルネットワークによる深層学習（麻生英樹） 2.深層ボルツマンマシン（安田宗樹） 3.事前学習とその周辺（前田新一） 4.大規模深層学習の実現技術（岡野原大輔） ＜big＞＜strong＞第II 部 応用編＜/big＞＜/strong＞ 5.画像認識のための深層学習（岡谷貴之） 6.音声認識のための深層学習（久保陽太郎） 7.自然言語処理のための深層学習（ボレガラ ダヌシカ）