【作者】今泉允聡
【発行日】2023年
【おすすめ度】★★☆ 面白かった。おすすめします。
【キーワード】ディープラーニング/超多層/過適合・過学習/勾配降下法
【NDC10版】007.13 007.13 人工知能. パターン認識
深層学習がなぜうまくいくのか
今泉允聡著『深層学習の原理に迫る 数学の挑戦』は、深層学習の原理を数学的に解明する試みである。深層学習は、近年急速に進歩した人工知能の技術である。画像認識、自然言語処理、音声認識など、さまざまな分野で高い性能を発揮し、私たちの生活に大きな影響を与えている。しかし、深層学習がなぜうまくいくのか、その原理は完全には解明されていない。
本書は、深層学習の代表的なアルゴリズムであるニューラルネットワークの原理を、数学の知識を用いて解説する。また、深層学習の性能を向上させるための手法についても、数学的な視点から考察する。
ムアムアさん、私も読みました。今までAIに関する書籍を何冊か読んでいますが、AIそのものの理論的な解明に関する本は、本書が初めてでした。
著者も言っているように、ディープラーニングを論理的に理解することで、さらなる発展が見込めるかもしれないからね。ニューラルネットワークは、人間の脳をモデルそうしているけど、現在は似ても似つかないものになってきている。
飛行機も最初は鳥を参考にしていたけど、原理がわかってから独自に進化していったからですね。飛行機は羽ばたかない。
ディープラーニングのどんなところが謎なんですか？
文系の人にも理解できますか？
ニューラルネットワークを単に複雑にしただけでは、理論的にはうまくいかないはずなんだ。
専門書ではないので、数式がなんでいるわけでなないけど、数学的な用語（関数、近似、パラメータなど）の概要をある程度の理解していないと難しいかも。
最後までお読みいただき、誠にありがとうございました。
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