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深層学習による自然言語処理

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フォーマット 書籍
発売日 2017年05月25日
国内/輸入 国内
出版社講談社
構成数 1
パッケージ仕様 -
SKU 9784061529243
ページ数 240
判型 A5

構成数 : 1枚

第1章 自然言語処理のアプローチ
伝統的な自然言語処理/深層学習への期待/テキストデータの特徴/他分野への広がり
第2章 ニューラルネットの基礎
教師あり学習/順伝播型ニューラルネット/活性化関数/勾配法/誤差逆伝播法/再帰ニューラルネット/ゲート付再帰ニューラルネット/木構造再帰ニューラルネット/畳み込みニューラルネット
第3章 言語処理における深層学習の基礎
準備:記号の世界とベクトルの世界の橋渡し/言語モデル/分散表現/系列変換モデル
第4章 言語処理特有の深層学習の発展
注意機構/記憶ネットワーク/出力層の高速化
第5章 応用
機械翻訳/文書要約/対話/質問応答
第6章 汎化性能を向上させる技術
汎化誤差の分解/推定誤差低減に効く手法/最適化誤差低減に効く手法/超パラメータ選択
第7章 実装
GPUとGPGPU/RNNにおけるミニバッチ化/無作為抽出/メモリ使用量の削減/誤差逆伝播法の実装
第8章 おわりに

  1. 1.[書籍]

◆自然言語処理の応用(機械翻訳、文書要約、対話、質問応答)に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。◆「実装上の工夫」など、本書でしか読めない実践的な内容が充実!


◆自然言語処理の応用(機械翻訳、文書要約、対話、質問応答)に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。
◆「実装上の工夫」など、本書でしか読めない実践的な内容が充実!

■おもな内容
第1章 自然言語処理のアプローチ
第2章 ニューラルネットの基礎
第3章 言語処理における深層学習の基礎
第4章 言語処理特有の深層学習の発展
第5章 応用
第6章 汎化性能を向上させる技術
第7章 実装
第8章 おわりに

■機械学習プロフェッショナルシリーズ
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

第7期として、以下の3点を刊行!

統計的因果探索 清水 昌平・著
画像認識 原田 達也・著
深層学習による自然言語処理 坪井 祐太/海野 裕也/鈴木 潤・著

■シリーズ編者
杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

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