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ベイズ深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 単行本（ソフトカバー） – 2019/8/8

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「読んでいて本当に心地がいい」と大好評の前著『ベイズ推論による機械学習入門』からの第2弾!

「深層学習とベイズ統計の融合」がすべて詰まった 「欲張り」本!
基礎からはじめ、深層生成モデルやガウス過程とのつながりまでをていねいに解説した。本邦初の成書!

本書のサポートページ:
https://github.com/sammy-suyama/BayesianDeepLearningBook

【主な内容】
第1章 はじめに
1.1 ベイズ統計とニューラルネットワークの変遷
1.2 ベイズ深層学習

第2章 ニューラルネットワークの基礎
2.1 線形回帰モデル
2.2 ニューラルネットワーク
2.3 効率的な学習法
2.4 ニューラルネットワークの拡張モデル

第3章 ベイズ推論の基礎
3.1 確率推論
3.2 指数型分布族
3.3 ベイズ線形回帰
3.4 最尤推定,MAP推定との関係

第4章 近似ベイズ推論
4.1 サンプリングに基づく推論手法
4.2 最適化に基づく推論手法

第5章 ニューラルネットワークのベイズ推論
5.1 ベイズニューラルネットワークモデルの近似推論法
5.2 近似ベイズ推論の効率化
5.3 ベイズ推論と確率的正則化
5.4 不確実性の推定を使った応用

第6章 深層生成モデル
6.1 変分自己符号化器
6.2 変分モデル
6.3 生成ネットワークの構造学習
6.4 その他の深層生成モデル

第7章 深層学習とガウス過程
7.1 ガウス過程の基礎
7.2 ガウス過程による分類
7.3 ガウス過程のスパース近似
7.4 深層学習のガウス過程解釈
7.5 ガウス過程による生成モデル
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  1. 本の長さ
    312ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    講談社
  4. 発売日
    2019/8/8
  5. 寸法
    15 x 1.8 x 21 cm
  6. ISBN-10
    4065168708
  7. ISBN-13
    978-4065168707
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著者について

須山 敦志
2009年 東京工業大学工学部情報工学科卒業
2011年 東京大学大学院情報工学研究科博士前期課程修了
国内メーカーの研究職、UKのベンチャー企業の研究職を経て、現在はデータ解析に関するコンサルティングに従事。
ブログ「作って遊ぶ機械学習。」にて実践的な機械学習技術に関する情報を発信中。
twitter ID:@sammy_suyama
著書:『ベイズ推論による機械学習入門』講談社

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 講談社 (2019/8/8)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2019/8/8
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 312ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4065168708
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4065168707
  • 寸法 ‏ : ‎ 15 x 1.8 x 21 cm
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち4.2 50

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上位レビュー、対象国： 日本

1979
5つ星のうち5.0 ベイズ統計と深層学習周辺の雑多なレビュー
2024年1月28日に日本でレビュー済み
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色々と、深層学習とベイズ統計学周辺の話題が書かれています。

教科書のように、この本だけで手法の導出や実装まで詳細まで理解できるという本ではないようです。そのようなものを期待すると裏切られたような気分になるかもしれません。関連分野の一部にある程度詳しい事前知識を持った人が、ベイズ統計と深層学習周辺の分野にどのような話題があるのかを仕入れるのに便利な日本語レビュー論文のようなものかと思います。

やや急いで書いて出版したというような印象は受けるのですが、日本語で書かれた文献でこれと同じボリュームのものはありませんから、それだけで星５個の価値はあると思いました。でも第２版などで書き方がより丁寧になるとよいですね。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
KG
5つ星のうち4.0 面白い
2021年9月3日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
幅広い話題を簡潔に扱っていて、面白いです。

式をきちんと全部追えていないのですが、
第5刷の式(4.11)は正しくないように思います。
受容確率に提案分布をかけて遷移確率にしていますが、受容されなかった場合のz->z'=zの寄与を考えていないと思います。
この式のままでは式(4.8)が満たされない場合を簡単に構成できます。例えば、p*(z)=2z,q(z'|z)=1,0<z<1の場合、式(4.8)の右辺の積分は2z-z^2になってしまい、p*(z)とは異なり、式(4.8)は成り立ちません。この簡単な場合では受容されなかった場合の寄与がz^2であることが示せますが、遷移確率を一般的に書けるのかわかりません。
追記:PRMLでは受容確率と提案分布の積は使っているけれど、それが遷移確率とは書いていません。遷移確率ではないとも書いていませんが、私の理解ではPRMLの記述は正しいですが、この本の記述は誤りです。
12人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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うみねこcafe
5つ星のうち5.0 直列インド料理過程
2020年3月10日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
「ベイズ」と「深層学習」という時代のキーワードが２つ並んでいるだけで期待してしまう一冊です。
人間いい加減なもので、著者の先生のもう一冊の「入門」とタイトルにある最初のベイズの本は初学者向けではない、とレビューに書いてしまいましたが、その上級編のはずのこの本の方がむしろ一般向けのPythonの深層学習の本で一応は用語を理解した程度のレベルの自分でも、そこそこ読み進められるので「ベイズ」か「深層学習」のいずれかに関心があれば買って損はしないと思います(でも流石に後半の本論は難しいです)。

MCMCの代表的なアルゴリズム3種の違いも分かりやすく図解されている(p.93)のも嬉しいところです。

因みに例によって余計な話ですが、「制限ボルツマンマシン」が「制限付きボルツマンマシン」という自分基準では少数派の表現になっているのは良いとしても、同じページ(p.182)で「制約付きボルツマンマシン」も出て来るので表記に多少混乱がありますが、制限ボルツマンマシンを無向の二部グラフと説明しているのは変に数式を使われるよりは分かりやすいので助かります。
10人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
TI
5つ星のうち5.0 ベイズ学習の応用がよくまとまった本
2019年11月6日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
ベイズ学習を見通しよくまとめた日本語では数少ない教科書。深層の名前が入っていますが本質的にはベイズを普及させる為に書かれていると思います。中級者が上級を目指すにはうってつけではないでしょうか。ただ、初級者には数式がヘビーすぎるのでおすすめしません。
14人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
mabo
5つ星のうち3.0 表題に深層学習とありながら殆ど深層学習に触れていない
2020年2月17日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
著者の須山さんが常々「自分は深層学習に興味がない」と言っている様に、この本の表題が「ベイズ深層学習」とありながら深層学習にはおまけ程度でベイズの本になっているところが残念である。ベイズ深層学習の大表的な応用はVAEであり画像認識を潜在変数で最適化するELBO理論が重要との思いは同じだが、本書ではELBOやガウス過程の説明はあるがVAEを含む深層学習との関わりが明瞭になっていないと思う。
40人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
牛
5つ星のうち5.0 深層学習というよりはベイズ寄りの教科書
2020年1月6日に日本でレビュー済み
深層学習のベイジアンな取り扱い方がまとめられた本です。
内容的には、半分くらいビショップのパターン認識と機械学習と被っています。が、数式の導出が細かいのでついていきやすくなっています。（簡単ではありませんが）
ノンパラメトリックベイズ、カーネル法、ニューラルネットワークの関係性がひとつにまとまっている書籍は他にはないと思います。
12人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
みつびしさん
5つ星のうち1.0 とても不親切な本です
2022年6月17日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
半分くらい読みましたが、それぞれの項目に対する解説や証明がほとんどなく、天下りで与えられます。これでは初学者の理解を助けることはできないでしょう。また、既に理解している人は読む必要がないでしょう。
10人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
amazon-t
5つ星のうち3.0 読み手を相当選ぶ本です
2020年1月1日に日本でレビュー済み
中級者以上でなおかつ数式に強い方にのみオススメします。理論に関する記述のみで実践が全くないため、実際にプログラミングしながら学習していくことはできませんし、また、数式で説明する記述もとても多いためにプログラミングを通して感覚的に理解していきたいという方にも向きません。

しかし逆に言えば、実践がないからこそ１ページあたりの内容は極めて濃く、既にある程度理解している人が復習するにはとても良い本だと思います。
18人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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