深層学習による自然言語処理

講談社サイエンティフィク
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深層学習による自然言語処理
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内容紹介

◆自然言語処理の応用(機械翻訳、文書要約、対話、質問応答)に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。
◆「実装上の工夫」など、本書でしか読めない実践的な内容が充実! 

■おもな内容
第1章 自然言語処理のアプローチ
第2章 ニューラルネットの基礎
第3章 言語処理における深層学習の基礎
第4章 言語処理特有の深層学習の発展
第5章 応用
第6章 汎化性能を向上させる技術
第7章 実装
第8章 おわりに

■機械学習プロフェッショナルシリーズ
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

第7期として、以下の3点を刊行!

統計的因果探索 清水 昌平・著
画像認識    原田 達也・著
深層学習による自然言語処理 坪井 祐太/海野 裕也/鈴木 潤・著

■シリーズ編者
杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

目次

  • 第1章 自然言語処理のアプローチ
  • 伝統的な自然言語処理/深層学習への期待/テキストデータの特徴/他分野への広がり
  • 第2章 ニューラルネットの基礎
  • 教師あり学習/順伝播型ニューラルネット/活性化関数/勾配法/誤差逆伝播法/再帰ニューラルネット/ゲート付再帰ニューラルネット/木構造再帰ニューラルネット/畳み込みニューラルネット
  • 第3章 言語処理における深層学習の基礎
  • 準備:記号の世界とベクトルの世界の橋渡し/言語モデル/分散表現/系列変換モデル
  • 第4章 言語処理特有の深層学習の発展
  • 注意機構/記憶ネットワーク/出力層の高速化
  • 第5章 応用
  • 機械翻訳/文書要約/対話/質問応答
  • 第6章 汎化性能を向上させる技術
  • 汎化誤差の分解/推定誤差低減に効く手法/最適化誤差低減に効く手法/超パラメータ選択
  • 第7章 実装
  • GPUとGPGPU/RNNにおけるミニバッチ化/無作為抽出/メモリ使用量の削減/誤差逆伝播法の実装
  • 第8章 おわりに

製品情報

製品名 深層学習による自然言語処理
著者名 著:坪井 祐太 著:海野 裕也 著:鈴木 潤
発売日 2017年05月24日
価格 定価 : 本体3,000円(税別)
ISBN 978-4-06-152924-3
判型 A5
ページ数 240ページ
シリーズ 機械学習プロフェッショナルシリーズ

著者紹介

著:坪井 祐太(ツボイ ユウタ)

日本IBM ソフトウェア&システム開発研究所

著:鈴木 潤(スズキ ジュン)

NTT コミュニケーション科学基礎研究所

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