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橋本 幸士 朝倉書店ガクシュウブツリガクニュウモン ハシモト コウジ 発行年月:2024年11月06日 予約締切日:2024年09月13日 ページ数:208p サイズ:単行本 ISBN:9784254131529 橋本幸士(ハシモトコウジ) 2000年京都大学大学院理学研究科修了。現在、京都大学大学院理学研究科教授。博士(理学)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) A 機械学習と物理学(線形モデル/ニューラルネットワーク(NN)/対称性と機械学習:畳み込み・同変NN/古典力学と機械学習:NNと微分方程式/量子力学と機械学習:NN波動関数)/B 機械学習模型と物理学(トランスフォーマー/拡散モデルと経路積分/機械学習の仕組み:統計力学的アプローチ/大規模言語モデルと科学) 本 科学・技術 物理学
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<p>物理学と人工知能・機械学習のコラボレーションを学ぶ入門テキスト。物理系学生がスムーズに機械学習に入門し、物理学と機械学習の関係・協働を知ることができる。〔内容〕イントロダクション/線形モデル/ニューラルネットワーク・対称性と機械学習/古典力学と機械学習/量子力学と機械学習/トランスフォーマー/他</p>画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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学習物理学入門 / 橋本幸士 【本】
出荷目安の詳細はこちら内容詳細・物理学と人工知能・機械学習のコラボレーションを学ぶ入門テキスト。・物理系学生がスムーズに機械学習に入門し、物理学と機械学習の関係・協働を知ることができる。【主な目次】0. イントロダクションA 機械学習と物理学 A1. 線形モデル A2. ニューラルネットワーク(NN) A3. 対称性と機械学習:畳み込み・同変 NN A4. 古典力学と機械学習: NN と微分方程式 A5. 量子力学と機械学習: NN 波動関数B 機械学習模型と物理学 B1. トランスフォーマー B2. 拡散モデルと経路積分 B3. 機械学習の仕組み: 統計力学的アプローチ B4. 大規模言語モデルと科学
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![学習物理学入門[本/雑誌] / 橋本幸士/編 富谷昭夫/〔ほか〕著](https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/neowing-r/cabinet/item_img_1943/neobk-3034184.jpg?_ex=128x128)
学習物理学入門[本/雑誌] / 橋本幸士/編 富谷昭夫/〔ほか〕著
ご注文前に必ずご確認ください<商品説明><収録内容>A 機械学習と物理学(線形モデルニューラルネットワーク(NN)対称性と機械学習:畳み込み・同変NN古典力学と機械学習:NNと微分方程式量子力学と機械学習:NN波動関数)B 機械学習模型と物理学(トランスフォーマー拡散モデルと経路積分機械学習の仕組み:統計力学的アプローチ大規模言語モデルと科学)<商品詳細>商品番号:NEOBK-3034184Hashimoto Miyuki Shi / Tomiya Akio / Gakushu Butsuri Gaku Nyumonメディア:本/雑誌重量:270g発売日:2024/11JAN:9784254131529学習物理学入門[本/雑誌] / 橋本幸士/編 富谷昭夫/〔ほか〕著2024/11発売
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