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蔵書情報

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所蔵数 1 在庫数 1 予約数 0

書誌情報サマリ

タイトル

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

著者名 田中 章詞/著
著者名ヨミ タナカ アキノリ
出版者 講談社
出版年月 2019.6


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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 請求記号 配架場所 帯出区分 状態 在架
1 中央1217576592一般図書421/テ/開架通常貸出在庫 

関連資料

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2019
421 421
理論物理学 深層学習

書誌詳細

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タイトルコード 1001111233942
書誌種別 図書(和書)
著者名 田中 章詞/著   富谷 昭夫/著   橋本 幸士/著
著者名ヨミ タナカ アキノリ トミヤ アキオ ハシモト コウジ
出版者 講談社
出版年月 2019.6
ページ数 9,286p
大きさ 21cm
ISBN 4-06-516262-0
分類記号 421
タイトル 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
書名ヨミ ディープ ラーニング ト ブツリガク
副書名 原理がわかる、応用ができる
副書名ヨミ ゲンリ ガ ワカル オウヨウ ガ デキル
内容紹介 物理学者ならではの視点で、ディープラーニングの原理から応用までを説く入門書。物理学の観点から機械学習の方法を理解し、物理学の諸問題と機械学習の方法の関連を見いだすことができる。
著者紹介 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)。
件名1 理論物理学
件名2 深層学習

(他の紹介)内容紹介 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!
(他の紹介)目次 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)
(他の紹介)著者紹介 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)(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)
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)(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)
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)


内容細目


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