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數學
【內容介紹】
超多層的深層學習是以驚人的速度持續發展的AI的核心技術。其原理還很難說已經被很好地理解了。本書介紹了作者的嘗試和成果，作者希望利用統計神經力學的方法從理論上闡明深層學習很好地發揮作用的結構。在<數理科學>雜志連載的評論中，以歸納深層學習的結構和歷史的序章為開始，增加新的章節，歸納為一冊。
【目錄】
深層學習:其結構和歷史/層狀的隨機結合神經回路/深層隨機神經回路的信號變換/循環結合的隨機回路和統計神經力學的基礎/深層回路的學習/接核理論(NTK)/自然傾斜學習法和Fisher信息矩陣-學習的加速/一般化錯誤曲線:二重量下降/宏觀變數的力學，神經元場的力學
【作者簡歷】
東京大學名譽教授工學博士