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神嶌敏弘編『深層学習』


7名の著者によるディープラーニングの理論的解説。人工知能学会誌に載った連載なので、読者にそれなりのレベルを要求している。とはいえ新しい分野なので概念的には最初から書かれている。

内容はもっとも原理的な理論面の解説があり、その後に画像認識、音声認識、自然言語認識への応用が書かれている。理論面は制限ボルツマンマシンに偏っているようにみえる。特にその一般論である指数型ハーモニウム族の話もきちんと扱われている。制限ボルツマンマシンを中心に学ぶには、数式の細かいところまで書かれているのでとても参考になる。一方、CNNやRNNについては応用編での扱いなので、制限ボルツマンマシンほどの細かさはない。だが専門的なポイントまでしっかり書かれている印象。きちんと読むのはなかなか骨が折れる。

随所で、なぜこうしたらうまくいくのかは理論的に解明されていない、というコメントが見られる。この本が執筆されてから2年は経つが、その間にだいぶ変わってしまったこともある。制限ボルツマンマシンは最近あまり見かけないし。このレベルの理論本が今後も出てくることが期待される。
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