ディープラーニングと物理学原理がわかる、応用ができる(KS物理専門書)[田中章詞]
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ディープラーニングと物理学 原理がわかる、応用ができる (KS物理専門書)
田中 章詞

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商品基本情報

商品説明

【内容情報】(出版社より)
人工知能技術の中枢をなす深層学習と物理学との繋がりを俯瞰する。物理学者ならではの視点で原理から応用までを説く、空前の入門書。

《目次》
第1章 はじめに:機械学習と物理学
【第I部 物理から見るディープラーニングの原理】
第2章 機械学習の一般論
第3章 ニューラルネットワークの基礎
第4章 発展的なニューラルネットワーク
第5章 サンプリングの必要性と原理
第6章 教師なし深層学習
【第II部 物理学への応用と展開】
第7章 物理学における逆問題
第8章 相転移をディープラーニングで見いだせるか
第9章 力学系とニューラルネットワーク
第10章 スピングラスとニューラルネットワーク
第11章 量子多体系、テンソルネットワークとニューラルネットワーク
第12章 超弦理論への応用
第13章 おわりに

【内容情報】(「BOOK」データベースより)
物理学者ならではの視点で原理から応用までを説く、空前の入門書。物理は機械学習に役立つ!機械学習は物理に役立つ!

【目次】(「BOOK」データベースより)
はじめに:機械学習と物理学/第1部 物理から見るディープラーニングの原理(機械学習の一般論/ニューラルネットワークの基礎/発展的なニューラルネットワーク/サンプリングの必要性と原理/教師なし深層学習)/第2部 物理学への応用と展開(物理学における逆問題/相転移をディープラーニングで見いだせるか/力学系とニューラルネットワーク/スピングラスとニューラルネットワーク/量子多体系、テンソルネットワークとニューラルネットワーク/超弦理論への応用/おわりに)

【著者情報】(「BOOK」データベースより)
田中章詞(タナカアキノリ)
博士(理学)。2014年大阪大学大学院理学研究科物理学専攻博士後期課程修了。現在、理化学研究所特別研究員(革新知能統合研究センター/数理創造プログラム)

富谷昭夫(トミヤアキオ)
博士(理学)。2014年大阪大学大学院理学研究科物理学専攻博士後期課程修了。現在、理化学研究所基礎科学特別研究員(理研BNL研究センター計算物理研究グループ)

橋本幸士(ハシモトコウジ)
理学博士。2000年京都大学大学院理学研究科博士課程修了。現在、大阪大学大学院理学研究科教授(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)

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