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深層学習生成AIの基礎/岡留剛
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- 商品情報
- レビュー
岡留剛
共立出版
ISBN：4320125754/9784320125759
発売日:2024年03月
※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。
【内容紹介】
学部2、 3年生以上を主な対象とした深層学習の教科書。ニューラルネットワークの基本からはじめて、生成AI(言語生成と画像生成)について理解することを目指す。
本書ではまず、進化・深化した深層学習の要素技術と、表現学習の代表例である単語埋めこみ、さらに、ネットワーク基盤としてのトランスフォーマーを、その基礎である注意機構とともに解説する。言語生成については、言語処理の基盤アーキテクチャとして応用範囲のひろい大規模言語モデルを導入し、発展形である言語生成モデルを紹介する。大規模言語モデルを言語生成モデルへと昇華させるのに必要となった強化学習についても、本質的な事柄にしぼって詳述する。画像生成については、生成モデルとして発展いちじるしい拡散モデルを取り上げ、さらにGAN(Generative Adversarial Network)についても解説する。最後に、半教師学習や不均衡なデータにおける学習・知識蒸留など、さまざまな学習の枠組みについて解説する。
共立出版
ISBN：4320125754/9784320125759
発売日:2024年03月
※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。
【内容紹介】
学部2、 3年生以上を主な対象とした深層学習の教科書。ニューラルネットワークの基本からはじめて、生成AI(言語生成と画像生成)について理解することを目指す。
本書ではまず、進化・深化した深層学習の要素技術と、表現学習の代表例である単語埋めこみ、さらに、ネットワーク基盤としてのトランスフォーマーを、その基礎である注意機構とともに解説する。言語生成については、言語処理の基盤アーキテクチャとして応用範囲のひろい大規模言語モデルを導入し、発展形である言語生成モデルを紹介する。大規模言語モデルを言語生成モデルへと昇華させるのに必要となった強化学習についても、本質的な事柄にしぼって詳述する。画像生成については、生成モデルとして発展いちじるしい拡散モデルを取り上げ、さらにGAN(Generative Adversarial Network)についても解説する。最後に、半教師学習や不均衡なデータにおける学習・知識蒸留など、さまざまな学習の枠組みについて解説する。
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