深層学習を理解する I

・Prince: Understanding Deep Learning (MIT Press, 2023)を2分冊で全訳．オールカラー ・世界標準の教科書 ・ChatGPTなど生成AIのしくみを理解するために． ・I巻では基礎となる教師あり学習からはじめ，トランスフォーマーなど主要なネットワークモデルまでを解説 【主な目次】 1.　はじめに 2.　教師あり学習 3.　浅いニューラルネットワーク 4.　深層ニューラルネットワーク 5.　損失関数 6.　モデルの適合 7.　勾配と初期化 8.　性能測定 9.　正則化 10.　畳み込みネットワーク 11.　残差ネットワーク 12.　トランスフォーマー 13.　グラフニューラルネットワーク 1.　はじめに 2.　教師あり学習 3.　浅いニューラルネットワーク 4.　深層ニューラルネットワーク 5.　損失関数 6.　モデルの適合 7.　勾配と初期化 8.　性能測定 9.　正則化 10.　畳み込みネットワーク 11.　残差ネットワーク 12.　トランスフォーマー 13.　グラフニューラルネットワーク