THINKING MACHINES : 機械学習とそのハードウェア実装

(Next Publishing. New Thinking and New Ways)

Call No. (NDL): M121-L405
Bibliographic ID of National Diet Library: 028202238

Material type: 図書

Author: 高野茂幸著

Publisher: インプレスR&D

Publication date: 2017.4

Material Format: Paper

Capacity, size, etc.: 176p ; 26cm

NDC: 007.13

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第1章　イントロダクション　1.1　機械学習の認知　1.2　機械学習と応用範囲　1.3　学習と性能　1.4　機械学習の位置づけ第2章　従来のアーキテクチャ　2.1　ハードウェア実装の現実　2.2　特定用途向け集積回路（ASIC）　2.3　ハードウェア実装のまとめ第3章　機械学習と実装方法　3.1　ニューロモルフィックコンピューティング　3.2　ニューラルネットワーク第4章　機械学習ハードウェア　4.1　実装プラットフォーム　4.2　性能指標　4.3　性能向上方法第5章　機械学習モデルの開発　5.1　ネットワークモデルの開発プロセス　5.2　コードの最適化　5.3　Python言語と仮想機械（Virtual Machine）第6章　ハードウェア実装の事例　6.1　ニューロモルフィックコンピューティング　6.2　ディープニューラルネットワーク　6.3　その他の事例　6.4　事例のまとめ第7章　ハードウェア実装の要点　7.1　市場規模予測　7.2　設計とコストのトレードオフ　7.3　ハードウェア実装の戦略　7.4　まとめ：ハードウェア設計に要求されること第8章　結論付録A　深層学習の基本　A.1　数式モデル　A.2　機械学習ハードウェアモデル　A.3　深層学習と行列演算　A.4　ネットワークモデル開発時の課題付録B　Advanced Network Models 　B.1　CNN Variants 　B.2　RNN Variants 　B.3　Autoencoder Variants 　B.4　Residual Networks 付録C　国別の研究開発動向　中国／米国／欧州／日本付録D　社会に与える影響　産業／機械学習と人の共存／社会と個人／国家

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