深層学習の原理に迫る 数学の挑戦

今泉允聡

第三次人工知能（AI）ブームの中核的役割を果たす深層学習（ディープ・ラーニング）は，その高い信頼性と汎用性ゆえに様々な領域に応用されていく一方で，「なぜうまくいくのか」すなわち「なぜ優れた性能を発揮するのか」ということは分かっていない．深層学習の原理を数学的に解明するという難題に，気鋭の研究者が挑む．

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: 学術・語学 / 理工
• 出版社: 岩波書店
• 掲載誌・レーベル: 岩波科学ライブラリー
• タイトル: 深層学習の原理に迫る 数学の挑戦
• タイトルID: 1012426
• ページ数: 126ページ
• 電子版発売日: 2021年09月22日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 10MB

[ブクログ · ★★★★★]

ある程度機械学習や深層学習、物理のバックグラウンドが前提知識になりそうだが、それを差し引いてもとても参考になった。なぜ多層なのか、なぜパラメータが多いほど精度が良いのか、なぜ過適合にならないのかを学べた。非常に薄くてすぐに読み終えられるのもよかった。一方で縦書きの一般書の限界かもしれないが、個人的にはドロップアウト等の正則化手法の説明もあるともっとよかった。

[ブクログ · ★★★★★]

深層学習にまつわる数学的な謎を，数式を使わずに概念的に説明したものである．気軽に読んで概略を理解するのに適した本である．

[ブクログ · ★★★★★]

手軽な読み物でありながらも，深層学習の理論と課題について収集することができる。今後ますます新しい発見が続くだろうが，それを説明できるだけの数学理論の整備も求められる。

[ブクログ · ★★★★★]

ディープラーニングについて漠然と思っていた、パラメータや学習の層が多いほうが(多いから)学習効率が高い、ということに関して、数学的な裏付けはなく仮説もいろいろと棄却されていることについて驚いた。

よく言われる、深層学習が出す答えはブラックボックスとは、単純に過程がわからないだけではなく、理論も成立していないということを鑑みると、今後研究が進んで数学的にも最適な深層学習の方式が確立されれば、大きなブレークスルーがあるのかもしれないと感じた。

[ブクログ · ★★★★★]

なぜ深層学習が上手くいくのかを一般人にも分かるように解説した良書です。深層学習の研究は、結果がSOTAであれば何でもOKみたいな風潮があります。その一方で、なぜSOTAを実現できるのかを高度な数学を駆使して研究する分野があるのですね。

[ブクログ · ★★★★☆]

相転移現象の記述に深層学習を適用可能とか、暗黙的正則化による過適合抑制というのは初めて知った。PACベイズ、二重効果理論、ランジュバン動力学(焼きなまし法の解析に便利)等々、興味深かったが、いずれも深層学習の理解には未完成のツールとのことなので、日進月歩のこの分野でいまそれぞれの手法での理解がどこまで進んでいるか知りたい。また、30-40年前に既に発見されていた手法が忘れ去られ、車輪の再発明に研究者たちの貴重な人生の時間が奪われているのがもどかしいと感じた。知識・技術の体系化と継承は、それが積み上がるほど難しくなっていくが、これを諦めると人間の進歩は止まってしまうのかもしれない。

[ブクログ · ★★★★☆]

深層学習 の議論について 手際よくまとめた本。最新の理論動向を勉強するには良い一冊。
AIを研究している修士なら一通りの読んでおいて損はしない。

[satoumc · ★★★★☆]

気軽な読み物

技術書ではあるけれど縦読みの本です。ディープラーニングがなぜうまく行くのかを解き明かすために数学的な側面を検討する話ですが、数式は最小限にとどめられているので気軽に読むことが出来ます。とはいえ、これを読む前に他のディープラーニングの入門書で勾配降下法の考え方くらいは把握しておいた方が、より理解が進むと思われます。

＃カッコいい ＃タメになる

[ブクログ · ★★★★☆]

先端の研究のさわりにもならないだろうけど
黒魔術と言われる深層学習にもその原理に迫る研究があると知った

[ブクログ · ★★★☆☆]

タイトル通り、なぜ深層学習は人間の予測を超える結果を出すのか？を難しくない数学で解説してくれている本。時間があれば再読したい。