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J-GLOBAL ID：202102261659964925   整理番号：21A1287985

ディープラーニングに必要な数学

Marthematics for deep learning

著者 (1件)： 古徳純一 (帝京大 大学院医療技術学研究科)
資料名： 日本医学物理学会学術大会教育講演資料  (医学物理 Supplement)
巻： 121st  ページ： 31-44  発行年： 2021年04月15日 
JST資料番号： F2297A  ISSN： 1345-5362  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *機械学習 ,...
準シソーラス用語： *ディープラーニング ,...

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分類 (2件)： 神経系一般  (EJ12010J) ,  ドキュメンテーション  (GA01020J)

引用文献 (7件)：

• 岡谷貴之.深層学習.講談社,2015.
• 瀧雅人.機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門.講談社,2017.
• Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville, and Yoshua Bengio. Deep learning, Vol. 1. MIT press Cambridge, 2016.
• Marc Peter Deisenroth, A Aldo Faisal, and Cheng Soon Ong. Mathematics for machine learning. Cambridge University Press, 2020.
• David E Rumelhart, Geoffrey E Hinton, and Ronald J Williams. Learning representations by back-propagating errors. nature, Vol.323, No.6088, pp. 533-536, 1986.

タイトルに関連する用語 (2件)： ディープラーニング ,  数学