本, 須山 敦志

によって 須山 敦志

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内容紹介 「読んでいて本当に心地がいい」と大好評の前著『ベイズ推論による機械学習入門』からの第2弾! 「深層学習とベイズ統計の融合」がすべて詰まった 「欲張り」本! 基礎からはじめ、深層生成モデルやガウス過程とのつながりまでをていねいに解説した。本邦初の成書!本書のサポートページ:https://github.com/sammy-suyama/BayesianDeepLearningBook【主な内容】第1章 はじめに1.1 ベイズ統計とニューラルネットワークの変遷1.2 ベイズ深層学習第2章 ニューラルネットワークの基礎2.1 線形回帰モデル2.2 ニューラルネットワーク2.3 効率的な学習法2.4 ニューラルネットワークの拡張モデル第3章 ベイズ推論の基礎3.1 確率推論3.2 指数型分布族3.3 ベイズ線形回帰3.4 最尤推定,MAP推定との関係第4章 近似ベイズ推論4.1 サンプリングに基づく推論手法4.2 最適化に基づく推論手法第5章 ニューラルネットワークのベイズ推論5.1 ベイズニューラルネットワークモデルの近似推論法5.2 近似ベイズ推論の効率化5.3 ベイズ推論と確率的正則化5.4 不確実性の推定を使った応用第6章 深層生成モデル6.1 変分自己符号化器6.2 変分モデル6.3 生成ネットワークの構造学習6.4 その他の深層生成モデル第7章 深層学習とガウス過程7.1 ガウス過程の基礎7.2 ガウス過程による分類7.3 ガウス過程のスパース近似7.4 深層学習のガウス過程解釈7.5 ガウス過程による生成モデル 内容（「BOOK」データベースより） 「深層学習とベイズ統計の融合」がすべて詰まった「欲張り」本!基礎からはじめ、深層生成モデルやガウス過程とのつながりまでをていねいに解説。 著者について 須山 敦志2009年 東京工業大学工学部情報工学科卒業2011年 東京大学大学院情報工学研究科博士前期課程修了国内メーカーの研究職、UKのベンチャー企業の研究職を経て、現在はデータ解析に関するコンサルティングに従事。ブログ「作って遊ぶ機械学習。」にて実践的な機械学習技術に関する情報を発信中。twitter ID:@sammy_suyama著書:『ベイズ推論による機械学習入門』講談社 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 須山/敦志 2009年東京工業大学工学部情報工学科卒業。2011年東京大学大学院情報工学系研究科博士前期課程修了。国内メーカーの研究職、UKのベンチャー企業の研究職を経て、現在はデータ解析に関するコンサルティングに従事。ブログ「作って遊ぶ機械学習。」にて実践的な機械学習技術に関する情報を発信中(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)

ファイル名 : ベイズ深層学習-機械学習プロフェッショナルシリーズ.pdf

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