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一般和書
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ぞうしょじょうほう

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しょしじょうほうサマリ

本のだいめい

ゼロから作るDeep Learning　2 　自然言語処理編

書いた人の名前 斎藤康毅／著
しゅっぱんしゃ オライリー・ジャパン
しゅっぱんねんげつ 2018.7
本のきごう 0071/00309/２

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No. としょかん 本のばんごう 本のしゅるい 本のばしょ くわしいばしょ せいげん じょうたい
1 鶴舞0237400304一般和書２階開架パソコン貸出中 

かんれんしりょう

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しょししょうさい

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本のきごう 0071/00309/２
本のだいめい ゼロから作るDeep Learning　2 　自然言語処理編
書いた人の名前 斎藤康毅／著
しゅっぱんしゃ オライリー・ジャパン
しゅっぱんねんげつ 2018.7
ページすう 17,412p
おおきさ 21cm
かんしょめい 自然言語処理編
ISBN 978-4-87311-836-9
ぶんるい 00713
いっぱんけんめい 深層学習
本のしゅるい 一般和書
ないようしょうかい 自然言語処理や時系列データ処理に使われるディープラーニングの技術を学べるテキスト。やさしい言葉で解説するとともに、実際に作ることで理解を確かにできるよう、Pythonのソースコードも掲載する。
しょし・ねんぴょう 文献:p401〜406
タイトルコード 1001810035841

ようし コンピュータの専門書として異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るＤｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ』の続編。自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑む。ｗｏｒｄ２ｖｅｃやＲＮＮ（リカレントニューラルネットワーク）、ＬＳＴＭやＧＲＵ、ｓｅｑ２ｓｅｑやＡｔｔｅｎｔｉｏｎ…ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスター。
もくじ １章　ニューラルネットワークの復習
２章　自然言語と単語の分散表現
３章　ｗｏｒｄ２ｖｅｃ
４章　ｗｏｒｄ２ｖｅｃの高速化
５章　リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）
６章　ゲート付きＲＮＮ
７章　ＲＮＮによる文章生成
８章　Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ
付録Ａ　ｓｉｇｍｏｉｄ関数とｔａｎｈ関数の微分
付録Ｂ　ＷｏｒｄＮｅｔを動かす
付録Ｃ　ＧＲＵ
ちょしゃじょうほう 斎藤 康毅
　１９８４年長崎県対馬生まれ。東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて人工知能に関する研究開発に従事(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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