Tech × Books plusシリーズディープラーニングを支える技術〈2〉
——ニューラルネットワーク最大の謎

書籍の概要

この本の概要

初学者の方々に向け，ディープラーニングの発展技術をまとめた解説書。

ディープラーニングは現在のAI/人工知能の発展の中核を担っており，スマートフォンからIoT，クラウドに至るまで幅広い領域で，画像，音声，言語処理をはじめとした多くの対象分野に浸透し，目覚ましい進展をもたらしています。

ディープラーニングの今の基本をまとめた前作に続き，本作ではニューラルネットワークにおける大きな謎である「なぜ学習できるのか」「なぜ汎化するのか」にスポットを当て平易に解説。合わせて，将来的な革新の可能性を秘める二大トピックとして，「生成モデル」「深層強化学習」も詳しく取り上げます。そして，4つのテーマのもと，ディープラーニングや人工知能について課題を整理し，今後を考えていきます。

多様な問題を一つのアプローチ，アルゴリズムで解ける驚異的な技術。ディープラーニングが一段と進化していく将来につながる，長く役立つ原理，原則，考え方を紐解く1冊です。

こんな方におすすめ

  • 広くディープラーニング，人工知能を取り巻く技術に関心がある方々
  • ディープラーニングの今と今後の発展について，知っておきたい方々
  • ディープラーニングとその周辺分野の研究に興味がある方
  • ディープラーングを学んでいて使っている方々

知的好奇心から，なぜディープラーニングが成功しているのかを知りたいという方々も大歓迎です。

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本書について
ディープラーニングは，優れた直感と気力，勇気が必要な野心的な実験によって前進してきました。
すぐわかる！ ディープラーニング＆AIの重要用語
初学者の方々に向けた，ディープラーニングの技術解説書。

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目次

第0章 ディープラーニングとは何か表現学習とタスク学習，本書解説の流れ

  • 0.1 ［速習］ディープラーニング
  • 0.2 ニューラルネットワークの「学習」における大きな謎
  • 0.3 これから学ぶ生成モデル
  • 0.4 これから学ぶ強化学習
  • 0.5 ディープラーニングと人工知能の課題とこれから

第1章 ディープラーニングの最適化なぜ学習できるのか

  • 1.1 最適化による学習
  • 1.2 ［概要］学習の効率化
  • 1.3 モーメンタム法
  • 1.4 学習率の自動調整
  • 1.5 ハイパーパラメータの最適化
  • 1.6 本章のまとめ

第2章 ディープラーニングの汎化なぜ未知のデータをうまく予測できるのか

  • 2.1 従来の汎化理論との矛盾
  • 2.2 ニューラルネットワークと陰的正則化
  • 2.3 明示的な正則化
  • 2.4 本章のまとめ

第3章 深層生成モデル生成を通じて複雑な世界を理解する

  • 3.1 生成モデル＆深層生成モデルとは何か
  • 3.2 VAEニューラルネットワークを使った潜在変数モデル
  • 3.3 GAN敵対的生成モデル
  • 3.4 自己回帰モデル
  • 3.5 正規化フロー
  • 3.6 拡散モデル
  • 3.7 本章のまとめ

第4章 深層強化学習ディープラーニングと強化学習の融合

  • 4.1 強化学習の基本
  • 4.2 強化学習はどのような特徴を持つのか
  • 4.3 最適な方策を直接求めるモンテカルロ推定
  • 4.4 方策と価値
  • 4.5 ベルマン方程式隣り合う時刻間の価値の関係を表す
  • 4.6 MC学習，オンライン版MC学習オンラインでの方策の価値推定①
  • 4.7 TD学習オンラインでの方策の価値推定②
  • 4.8 予測から制御へ問題のどこが変わるのか
  • 4.9 方策オン型学習基本の考え方とSARSA
  • 4.10 方策オフ型学習人の振り見て我が振り直せ
  • 4.11 関数近似価値をパラメトリックモデルで近似する
  • 4.12 方策勾配法方策の勾配を使って最適方策を学習する
  • 4.13 DQNディープラーニングと強化学習の融合
  • 4.14 AlphaGoコンピュータ囲碁での強化学習の適用例
  • 4.15 モデルベース強化学習
  • 4.16 本章のまとめ

第5章 これからのディープラーニングと人工知能どのように発展していくか

  • 5.1 学習手法の発展自己教師あり学習
  • 5.2 人工知能と計算性能の関係
  • 5.3 問題固有の知識をどう組み込むか
  • 5.4 ディープラーニングの今後の課題
  • 5.5 本章のまとめ

著者プロフィール

岡野原大輔（おかのはらだいすけ）

2010年 東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻博士課程修了（情報理工学博士）。在学中の2006年，友人らとPreferred Infrastructureを共同で創業，また2014年にPreferred Networksを創業。現在はPreferred Networksの代表取締役CERおよびPreferred Computational Chemistryの代表取締役社長を務める。

  • 『ディープラーニングを支える技術 ——「正解」を導くメカニズム［技術基礎］』（技術評論社，2022）
  • 『深層学習 Deep Learning』（共著，近代科学社，2015）
  • 『オンライン機械学習』（共著，講談社，2015）
  • 『Learn or Die 死ぬ気で学べ プリファードネットワークスの挑戦』（西川 徹との共著，2020）
  • 連載「AI最前線」（日経Robotics，本書執筆時点で連載中）