書籍のレビュー・概要
第三次人工知能（AI）ブームの中核的役割を果たす深層学習（ディープ・ラーニング）は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、「なぜうまくいくのか」すなわち「なぜ優れた性能を発揮するのか」ということは分かっていない。深層学習の原理を数学的に解明するという難題に、気鋭の研究者が挑む。
書籍詳細
Takumi ブックス
深層学習の原理に迫る
数学の挑戦
著者略歴
- 今泉允聡（いまいずみ まさあき） 1988年に宮城県仙台市に生まれる。2007年に私立開成高校卒業。2011年に東京大学文学部卒業。2017年に東京大学経済学研究科博士課程を修了し博士号取得（統計学専攻）。統計数理研究所助教などを経て、2020年より東京大学総合文化研究科先進科学研究機構准教授。理化学研究所革新知能統合研究センター客員研究員、JSTさきがけ研究員、統計数理研究所客員准教授を兼ねる。研究領域は数理統計学および統計的学習理論。深層学習の理論研究や現代的複雑データの解析を行う。
目次
- まえがき 第1章 深層学習の登場 第2章 深層学習とは何か 第3章 なぜ多層が必要なのか 第4章 膨大なパラメータ数の謎 第5章 なぜパラメータの学習ができる？ 第6章 原理を知ることに価値はあるか 引用文献
本文紹介
深層学習はなぜうまくいくのか？ その原理を数学的に解明するという難題に、気鋭の研究者が挑む。
抜粋：第三次人工知能（AI）ブームの中核的役割を果たす深層学習（ディープ・ラーニング）は、その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で、「なぜうまくいくのか」すなわち「なぜ優れた性能を発揮するのか」ということは分かっていない。深層学習の原理を数学的に解明するという難題に、気鋭の研究者が挑む。