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一般和書
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書誌情報サマリ

書名

ゼロから作るDeep Learning　2 　自然言語処理編

著者名 斎藤康毅／著
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2018.7
請求記号 0071/00309/２

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1 鶴舞0237400304一般和書２階開架パソコン貸出中 

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書誌詳細

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請求記号 0071/00309/２
書名 ゼロから作るDeep Learning　2 　自然言語処理編
著者名 斎藤康毅／著
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2018.7
ページ数 17,412p
大きさ 21cm
巻書名 自然言語処理編
ISBN 978-4-87311-836-9
分類 00713
一般件名 深層学習
書誌種別 一般和書
内容紹介 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。
書誌・年譜・年表 文献:p401〜406
タイトルコード 1001810035841

要旨 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。
目次 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
著者情報 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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