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これはおそらく、現在入手可能な深層学習の最も包括的で最新の概要の 1 つです。

ディープラーニングの分野が活況を呈しており、最近では人気の学習教材も登場しています。

最近、MIT Press の新しい本「Understanding Deep Learning」の中国語版が出版されました。

本書は 21 の章に分かれており、基本構造、Transformer アーキテクチャ、グラフ ニューラル ネットワーク GNN、強化学習 RL、拡散モデルなど、深層学習の分野における多くの重要な概念をカバーしています。これは初心者にとっても経験豊富な開発者にとっても非常に価値があります。

GitHub链接：https://github.com/careywyr/UnderstandingDeepLearning-ZH-CN

この本の元のリンク: https://udlbook.github.io/udlbook/

現在、この本の英語電子版は 344,000 回ダウンロードされています。

この本の物理版は昨年 12 月に正式にリリースされ、合計 541 ページありましたが、電子版は継続的に更新されています。現在 Web サイトでは、著者による 68 個の Python ノートブック演習も提供されており、読者はプログラミングの実践を通じて理解を深められます。

本書は、ディープラーニングの基本的な考え方を正確かつわかりやすく紹介するとともに、これからディープラーニングを始めようとする読者がディープラーニングの原理を理解できるようにすることを目的としています。本書の内容を深く理解したい読者は、学部レベルの数学の知識だけで理解できます。

具体的には、この本の序盤では深層学習モデルを紹介し、これらのモデルをトレーニング、評価し、パフォーマンスを向上させる方法について説明します。次のセクションでは、著者は、画像、テキスト、およびグラフ データ用に特別に設計されたアーキテクチャについて説明します。後続の章では、生成モデルと強化学習について説明します。最後から 2 番目の章では、これらおよびまだ完全には理解されていないその他の側面について説明します。最終章では AI の倫理について説明します。

目次

第 1 章 – はじめに はじめに

第 2 章 - 教師あり学習 教師あり学習

第 3 章 - 浅いニューラル ネットワーク 浅いニューラル ネットワーク

第 4 章 - ディープ ニューラル ネットワーク ディープ ニューラル ネットワーク

第 5 章 - 損失関数 損失関数

第 6 章 - モデルのトレーニング モデルのフィッティング

第 7 章 - 勾配と初期化 勾配と初期化

第 8 章 - パフォーマンスの測定 パフォーマンスの評価

第 9 章 - 正則化 正則化

第 10 章 - 畳み込みネットワーク 畳み込みネットワーク

第 11 章 - 残留ネットワーク 残留ネットワーク

第12章 - トランスフォーマー

第 13 章 - グラフ 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

第 14 章 - 教師なし学習

第 15 章 - 敵対的生成ネットワーク 敵対的生成ネットワーク

第 16 章 - フローの標準化 フローの標準化

第 17 章 - 変分オートエンコーダ 変分オートエンコーダ

第 18 章 - 普及モデル 普及モデル

第 19 章 - 深層強化学習 深層強化学習

第 20 章 - ディープラーニングはなぜ機能するのか? ディープラーニングはなぜ機能するのか?

第 21 章 - ディープラーニングと倫理 ディープラーニングと倫理

著者について

『ディープラーニングの詳細な理解』の著者は、英国のバース大学のコンピューター サイエンス教授である Simon JD Prince です。彼はコンピューター ビジョンとコンピューター グラフィックスを専門としています。

LinkedIn の情報によると、Simon JD Prince は研究機関で 10 年以上コンピューター サイエンスと AI の研究に従事しており、たとえば、ソフトウェア開発会社 Anthropics Technology の主任研究員を 7 年間務めました。 2022 年にバース大学の名誉教授として着任しました。

Simon JD Prince は、トップカンファレンス (CVPR、ICCV、SIGGRAPH など) で 50 以上の論文を発表しています。彼は『Computer Vision: Models, Learning, and Inference』の著者でもあります。

https://x.com/tuturetom/status/1814689613304508777