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本 > 理学 > 物理学 > 物理一般
出版社名：講談社
出版年月：2019年6月
ISBN：978-4-06-516262-0
２８６Ｐ　２１ｃｍ
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
田中章詞／著　富谷昭夫／著　橋本幸士／著
 
組合員価格 税込 3,344円
(通常価格 税込 3,520円)
割引率 5%
在庫あり
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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。
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。
内容紹介・もくじなど
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！
もくじ情報：はじめに：機械学習と物理学；第１部　物理から見るディープラーニングの原理（機械学習の一般論；ニューラルネットワークの基礎；発展的なニューラルネットワーク；サンプリングの必要性と原理；教師なし深層学習）；第２部　物理学への応用と展開（物理学における逆問題；相転移をディープラーニングで見いだせるか；力学系とニューラルネットワーク；スピングラスとニューラルネットワーク；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；超弦理論への応用；おわりに）
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！
もくじ情報：はじめに：機械学習と物理学；第１部　物理から見るディープラーニングの原理（機械学習の一般論；ニューラルネットワークの基礎；発展的なニューラルネットワーク；サンプリングの必要性と原理；教師なし深層学習）；第２部　物理学への応用と展開（物理学における逆問題；相転移をディープラーニングで見いだせるか；力学系とニューラルネットワーク；スピングラスとニューラルネットワーク；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；超弦理論への応用；おわりに）
著者プロフィール
田中　章詞(タナカ　アキノリ)
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）
田中　章詞(タナカ　アキノリ)
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）
 
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