「ニューラルネットワークとディープラーニング：教科書（第2版）」

ニューラルネットワークとディープラーニング：教科書（第2版）

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  Charu C. Aggarwalによる  

目次 Springerの出版者ページ（PDF電子版またはハードカバーを購入） Amazonのページ（ハードカバーを購入） 

この本の章は3つのカテゴリに分かれています：

• 「FalconAI、LangChain、およびChainlitを使用してチャットボットを作成する」
• スタンフォード大学とGoogleからのこのAI論文は、生成エージェントを紹介しています生成エージェントは、人間の振る舞いをシミュレートするインタラクティブな計算エージェントです
• 「SegGPT」にお会いください：コンテキスト推論を通じて画像または動画の任意のセグメンテーションタスクを実行する汎用モデル

• ニューラルネットワークの基礎： 第2章でバックプロパゲーションアルゴリズムについて説明しています。多くの従来の機械学習モデルは、ニューラルネットワークの特殊な場合として理解することができます。第3章では、従来の機械学習とニューラルネットワークの関連性について探求しています。サポートベクターマシン、線形/ロジスティック回帰、特異値分解、行列分解、行列分解ベースの推薦システムは、ニューラルネットワークの特殊な場合であることが示されています。
• ニューラルネットワークの基礎： 第4章と第5章では、トレーニングと正則化について詳しく説明しています。第6章と第7章では、放射基底関数（RBF）ネットワークと制約ボルツマンマシンについて紹介しています。
• ニューラルネットワークの高度なトピック： 第8章、第9章、第10章では、再帰ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、グラフニューラルネットワークについて説明しています。ディープ強化学習、注意メカニズム、トランスフォーマーネットワーク、大規模言語モデル、コホネンの自己組織化マップ、生成的敵対的ネットワークなどのいくつかの高度なトピックは、第11章と第12章で紹介されています。

第2版では、バックプロパゲーションとグラフニューラルネットワークに関する独立した章が追加され、第1版に比べて多くの章が大幅に改訂されています。アドバーサリアルラーニング、グラフニューラルネットワーク、注意メカニズム、トランスフォーマー、大規模言語モデルなど、現代のディープラーニングのアイデアに重点が置かれています。

ハードカバーはAmazonなどのほとんどの書店で入手可能ですが、本の電子版はPDF形式でSpringerからのみ入手可能です。Kindle版も近いうちに登場します。PDFには、Kindleのようなナビゲーション用のハイパーリンクが含まれており、KindleやiPadなどのモバイルデバイスでも使用することができます。 

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