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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) (日本語) 単行本(ソフトカバー) – 2019/6/22

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商品の説明

内容紹介

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(「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!

著者について

田中 章詞
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)

富谷 昭夫
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
理学博士
大阪大学大学院理学研究科教授

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

田中/章詞
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
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
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)


登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 300ページ
  • 出版社: 講談社 (2019/6/22)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4065162629
  • ISBN-13: 978-4065162620
  • 発売日: 2019/6/22
  • 梱包サイズ: 21 x 15 x 2 cm
  • カスタマーレビュー: 5つ星のうち 3.7 6件のカスタマーレビュー
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6件のカスタマーレビュー

2019年7月2日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
44人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2019年7月2日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
32人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2019年8月13日
形式: Kindle版Amazonで購入
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2019年8月29日
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2019年8月28日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
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2019年8月28日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
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