ゼロから作るDeep Learning〈2〉自然言語処理編 [単行本]

ゼロから作るDeep Learning〈2〉自然言語処理編 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  コンピュータの専門書として異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るＤｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ』の続編。自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑む。ｗｏｒｄ２ｖｅｃやＲＮＮ（リカレントニューラルネットワーク）、ＬＳＴＭやＧＲＵ、ｓｅｑ２ｓｅｑやＡｔｔｅｎｔｉｏｎ…ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスター。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  １章　ニューラルネットワークの復習
  ２章　自然言語と単語の分散表現
  ３章　ｗｏｒｄ２ｖｅｃ
  ４章　ｗｏｒｄ２ｖｅｃの高速化
  ５章　リカレントニューラルネットワーク（ＲＮＮ）
  ６章　ゲート付きＲＮＮ
  ７章　ＲＮＮによる文章生成
  ８章　Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ
  付録Ａ　ｓｉｇｍｏｉｄ関数とｔａｎｈ関数の微分
  付録Ｂ　ＷｏｒｄＮｅｔを動かす
  付録Ｃ　ＧＲＵ

• 内容紹介

  大ベストセラーの続編。さらに作る、さらに深くDeep Learningに迫る！
  コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。第二弾の本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。word2vecやRNN（リカレントニューラルネットワーク）、LSTMやGRU、seq2seqやAttention……ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスターできます。前作同様、平坦な言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側をじっくり説明し、実際に作ることで理解を深めます。最後までコンセプトは変わらない。ゼロから作る！

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  斎藤 康毅(サイトウ コウキ)
  １９８４年長崎県対馬生まれ。東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて人工知能に関する研究開発に従事

ゼロから作るDeep Learning〈2〉自然言語処理編 の商品スペック