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4.0※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 人工知能技術の中枢をなす深層学習と物理学との繋がりを俯瞰する。物理学者ならではの視点で原理から応用までを説く、空前の入門書。《目次》第1章 はじめに:機械学習と物理学【第I部 物理から見るディープラーニングの原理】第2章 機械学習の一般論第3章 ニューラルネットワークの基礎第4章 発展的なニューラルネットワーク第5章 サンプリングの必要性と原理第6章 教師なし深層学習【第II部 物理学への応用と展開】第7章 物理学における逆問題第8章 相転移をディープラーニングで見いだせるか第9章 力学系とニューラルネットワーク第10章 スピングラスとニューラルネットワーク第11章 量子多体系、テンソルネットワークとニューラルネットワーク第12章 超弦理論への応用第13章 おわりに
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3.7物理学者は研究だけでなく、日常生活でも独自の視点でものごとを考える。著者の「物理学的思考法」の矛先は、日々の身近な問題へと向けられた。通勤やスーパーマーケットでの最適ルート。ギョーザの適切な作り方、エスカレーターの安全性、調理可能な料理の数…。超ひも理論、素粒子論という物理学の最先端を研究する著者は、何を考えて学者になったのか? レゴを愛し、迷路づくりに勤しむ少年時代。数学の才能の無さに絶望し、物理学の面白さに開眼した大学時代。思考に集中すると他のことが目に入らず、奇人扱いされる研究者人生…。超ひも理論、素粒子論という物理学の最先端を研究する学者の発想は、日常をまさに異次元のものにしてしまう。面白く読み進めながら物理学の本質に迫る、スーパー科学エッセイ。
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