書泉と、10冊

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【予約】深層学習　下 （01/06頃発送予定）

特典
ISBN/JAN
9784621313299
著者
Christopher M. Bishop Hugh Bishop 翻訳：神嶌　敏弘
出版社/メーカー
丸善出版
レーベル
出版日
2026/12/28
商品説明
下巻目次

第10章　畳み込みネット
　10.1　コンピュータヴィジョン
　　10.1.1　画像データ
　10.2　畳み込みフィルタ
　　10.2.1　特徴検出器
　　10.2.2　並進同変性
　　10.2.3　パディング
　　10.2.4　ストライドあり畳み込み
　　10.2.5　多次元の畳み込み
　　10.2.6　プーリング
　　10.2.7　畳み込みの多層化
　　10.2.8　ネットワーク内部構成の例
　10.3　訓練済み畳み込みネットの可視化
　　10.3.1　視覚野
　　10.3.2　訓練済みフィルタの可視化
　　10.3.3　顕著性マップ
　　10.3.4　敵対的攻撃
　　10.3.5　画像生成
　10.4　物体検出
　　10.4.1　バウンディングボックス
　　10.4.2　IoU尺度
　　10.4.3　スライド窓
　　10.4.4　大きさが変化する物体の検出
　　10.4.5　非極大値抑制
　　10.4.6　fast R-CNN
　10.5　画像領域分割
　　10.5.1　畳み込み領域分割
　　10.5.2　アップサンプリング
　　10.5.3　FCN
　　10.5.4　U-net
　10.6　スタイル変換
　演習問題

第11章　構造のある確率分布
　11.1　グラフィカルモデル
　　11.1.1　有向グラフ
　　11.1.2　因子分解
　　11.1.3　離散変数
　　11.1.4　ガウス変数
　　11.1.5　二値分類器
　　11.1.6　パラメータと観測値
　　11.1.7　ベイズの定理
　11.2　条件付き独立性
　　11.2.1　三つのグラフの例
　　11.2.2　弁明現象
　　11.2.3　有向分離
　　11.2.4　単純ベイズモデル
　　11.2.5　生成モデル
　　11.2.6　マルコフブランケット
　　11.2.7　フィルタとしてのグラフィカルモデル
　11.3　系列モデル
　　11.3.1　隠れ変数の導入
　演習問題

第12章　トランスフォーマ
　12.1　注意機構
　　12.1.1　トランスフォーマでの処理過程
　　12.1.2　注意重み係数
　　12.1.3　自己注意機構
　　12.1.4　ネットワークのパラメータ
　　12.1.5　尺度補正自己注意機構
　　12.1.6　多ヘッド注意機構
　　12.1.7　トランスフォーマ層
　　12.1.8　計算量
　　12.1.9　位置符号化
　12.2　自然言語処理
　　12.2.1　単語埋め込み
　　12.2.2　トークン化
　　12.2.3　bag-of-words
　　12.2.4　自己回帰モデル
　　12.2.5　回帰結合ネット
　　12.2.6　Backpropagation through time
　12.3　トランスフォーマ言語モデル
　　12.3.1　復号化トランスフォーマ
　　12.3.2　トークン抽出の方策
　　12.3.3　符号化トランスフォーマ
　　12.3.4　系列間変換トランスフォーマ
　　12.3.5　大規模言語モデル
　12.4　マルチモーダルトランスフォーマ
　　12.4.1　ヴィジョントランスフォーマ
　　12.4.2　生成的画像トランスフォーマ
　　12.4.3　音声データ
　　12.4.4　テキスト音声合成
　　12.4.5　視覚言語トランスフォーマ
　演習問題

第13章　グラフニューラルネット
　13.1　グラフを扱う機械学習
　　13.1.1　グラフの特性
　　13.1.2　隣接行列
　　13.1.3　置換同変性
　13.2　ニューラルメッセージ伝達
　　13.2.1　畳み込みネット
　　13.2.2　グラフ畳み込みネット
　　13.2.3　集約演算子
　　13.2.4　更新演算子
　　13.2.5　節点の分類問題
　　13.2.6　辺の分類問題
　　13.2.7　グラフの分類問題
　13.3　一般形のグラフニューラルネット
　　13.3.1　グラフ注意ネット
　　13.3.2　辺の埋め込み
　　13.3.3　グラフの埋め込み
　　13.3.4　過剰平滑化現象
　　13.3.5　正則化
　　13.3.6　幾何的深層学習
　演習問題

第14章　標本抽出法
　14.1　Basic Sampling Algorithms
　　14.1.1　Expectations
　　14.1.2　Standard distributions
　　14.1.3　Rejection sampling
　　14.1.4　Adaptive rejection sampling
　　14.1.5　Importance sampling
　　14.1.6　Sampling-importance-resampling
　14.2　Markov Chain Monte Carlo
　　14.2.1　The Metropolis algorithm
　　14.2.2　Markov chains
　　14.2.3　The Metropolisーstings algorithm
　　14.2.4　Gibbs sampling
　　14.2.5　Ancestral sampling
　14.3　Langevin Sampling
　　14.3.1　Energy-based models
　　14.3.2　Maximizing the likelihood
　　14.3.3　Langevin dynamics
　演習問題

第15章　離散潜在変数モデル
　15.1　Kーmeans Clustering
　　15.1.1　Image segmentation
　15.2　Mixtures of Gaussians
　　15.2.1　Likelihood function
　　15.2.2　Maximum likelihood
　15.3　ExpectationーMaximization Algorithm
　　15.3.1　Gaussian mixtures
　　15.3.2　Relation to Kーmeans
　　15.3.3　Mixtures of Bernoulli distributions
　15.4　Evidence Lower Bound
　　15.4.1　EM revisited
　　15.4.2　Independent and identically distributed data
　　15.4.3　Parameter priors
　　15.4.4　Generalized EM
　　15.4.5　Sequential EM
　演習問題

第16章　連続潜在変数モデル
　16.1　Principal Component Analysis
　　16.1.1　Maximum variance formulation
　　16.1.2　Minimum-error formulation
　　16.1.3　Data compression
　　16.1.4　Data whitening
　　16.1.5　High-dimensional data
　16.2　Probabilistic Latent Variables
　　16.2.1　Generative model
　　16.2.2　Likelihood function
　　16.2.3　Maximum likelihood
　　16.2.4　Factor analysis
　　16.2.5　Independent component analysis
　　16.2.6　Kalman filters
　16.3　Evidence Lower Bound
　　16.3.1　Expectation maximization
　　16.3.2　EM for PCA
　　16.3.3　EM for factor analysis
　16.4　Nonlinear Latent Variable Models
　　16.4.1　Nonlinear manifolds
　　16.4.2　Likelihood function
　　16.4.3　Discrete data
　　16.4.4　Four approaches to generative modelling
　演習問題

第17章　敵対的生成ネット
　17.1　敵対的訓練
　　17.1.1　損失関数
　　17.1.2　敵対的訓練の実際
　17.2　画像用敵対的生成ネット
　　17.2.1　CycleGAN
　演習問題

第18章　正規化フロー
　18.1　結合フロー
　18.2　自己回帰フロー
　18.3　連続フロー
　　18.3.1　ニューラル微分方程式
　　18.3.2　ニューラル常微分方程式での誤差逆伝播法
　　18.3.3　ニューラル常微分方程式フロー
　演習問題

第19章　自己符号化器
　19.1　確定的な自己符号化器
　　19.1.1　線形自己符号化器
　　19.1.2　深層自己符号化器
　　19.1.3　疎な自己符号化器
　　19.1.4　ノイズ除去自己符号化器
　　19.1.5　マスクあり自己符号化器
　19.2　変分自己符号化器
　　19.2.1　償却推論
　　19.2.2　The reparameterization trick
　演習問題

第20章　拡散モデル
　20.1　Forward Encoder
　　20.1.1　Diffusion kernel
　　20.1.2　Conditional distribution
　20.2　Reverse Decoder
　　20.2.1　Training the decoder
　　20.2.2　Evidence lower bound
　　20.2.3　Rewriting the ELBO
　　20.2.4　Predicting the noise
　　20.2.5　Generating new samples
　20.3　Score Matching
　　20.3.1　Score loss function
　　20.3.2　Modified score loss
　　20.3.3　Noise variance
　　20.3.4　Stochastic differential equations
　20.4　Guided Diffusion
　　20.4.1　Classifier guidance
　　20.4.2　Classifier-free guidance
　演習問題
備考
型番 9784621313299-011
販売価格 6,050円(税550円)
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