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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~

富谷 昭夫, 橋本 幸士, 田中 章詞  著

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価格 \3,520(税込)         
発行年月 2019年06月
出版社/提供元
講談社
言語 日本語
媒体 冊子
ページ数/巻数 9p,286p
大きさ 21cm
ジャンル 和書/理工学/物理学/理論物理学
ISBN 9784065162620
商品コード 1030484332
NDC分類 421
基本件名 理論物理学
本の性格 テキスト
新刊案内掲載月 2019年08月1週
商品URLhttps://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1030484332

著者紹介

富谷 昭夫(著者):博士(理学)
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(著者):理学博士
大阪大学大学院理学研究科教授
田中 章詞(著者):博士(理学)
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)

内容

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

目次