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1.

図書
図書
1. 数理統計学の基礎 : よくわかる予測と確率変数
新納浩幸著
出版情報: 東京 : 森北出版, 2004.5  vi, 175p ; 22cm
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2.

図書
図書
2. Chainer v2による実践深層学習 (ディープラーニング)
新納浩幸著
出版情報: 東京 : オーム社, 2017.9  ix, 196p ; 21cm
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Chainerとは
NumPyで最低限知っておくこと
ニューラルネットのおさらい
Chainerの使い方
Chainerの利用例
Trainer
Denoising : AutoEncoder
Convolution Neural : Network
word2vec
Recurrent Neural : Network〔ほか〕
Chainerとは
NumPyで最低限知っておくこと
ニューラルネットのおさらい
3.

図書
図書
3. Chainerによる実践深層学習 (ディープラーニング)
新納浩幸著
出版情報: 東京 : オーム社, 2016.9  viii, 182p ; 21cm
所蔵情報: loading…
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第0章 : Chainerとは
第1章 : NumPyで最低限知っておくこと
第2章 : ニューラルネットのおさらい
第3章 : Chainerの使い方
第4章 : Chainerの利用例
第5章 Denoising : AutoEncoder
第6章 : word2vec
第7章 Recurrent Neural : Network
第8章 : 翻訳モデル
第9章 : Caffeのモデルの利用
第10章 : GPUの利用
第0章 : Chainerとは
第1章 : NumPyで最低限知っておくこと
第2章 : ニューラルネットのおさらい
4.

電子ブック
ＥＢ
4. PyTorchによる物体検出 (: electronic bk)
新納浩幸著
出版情報: EBSCOhost  1オンラインリソース (viii, 181p)
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第1章 PyTorchによるプログラミング : ニューラルネット
最急降下法と誤差逆伝播法
Define‐by‐runと自動微分 ほか
第2章 物体検出アルゴリズムSSDの実装 : 物体検出
ボックスの形式
デフォルトボックスとオフセット ほか
第3章 SSDに関連した話題 : 既存の画像識別モデルの利用
SSDのDataLoader
SSDのData Augmentation ほか
付録A プログラミング環境の構築 / Windows
第1章 PyTorchによるプログラミング : ニューラルネット
最急降下法と誤差逆伝播法
Define‐by‐runと自動微分 ほか
概要: 自動運転、医療分野の画像診断、工業製品の外観検査。多様な業界で活躍する技術、物体検出アルゴリズムをPyTorchで実装しましょう。
5.

図書
図書
5. ニューラルネットワーク自作入門
Tariq Rashid著 ; 新納浩幸監訳
出版情報: 東京 : マイナビ出版, 2017.4  271p ; 21cm
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1 どうやって動くのか : 自分には簡単だけど、相手にとっては困難
単純な予測マシン
分類と予測に大きな違いはない ほか
2 Pythonでやってみよう : Python
インタラクティブなPython=IPython
とてもやさしいPython入門 ほか
3 もっと楽しく : 自身の手書き文字
ニューラルネットワークの心の中
回転による新しい訓練データの作成
付録 : 微分のやさしい導入
Raspberry Piでやってみよう
1 どうやって動くのか : 自分には簡単だけど、相手にとっては困難
単純な予測マシン
分類と予測に大きな違いはない ほか
概要: 人工知能の分野でパワフルかつ有用な手法として期待されている。“ニューラルネットワーク”の入門書。必要となる数学を理解できるよう一歩一歩丁寧に解説。コンピュータ言語:Pythonを活用してニューラルネットワークを自作してどのように動くのかを理 … 解! 続きを見る
6.

電子ブック
ＥＢ
6. PyTorch自然言語処理プログラミング : word2vec/LSTM/seq2seq/BERTで日本語テキスト解析! (: electronic bk)
新納浩幸著
出版情報: [東京] : KinoDen, [20--]  1オンラインリソース (ix, 243p)
シリーズ名: Impress top gear
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第1章 PyTorchの基礎
第2章 word2vecによる分散表現—単語をベクトルで表現
第3章 LSTMによる時系列データ解析—文を単語の系列として解析
第4章 seq2seqモデルによる機械翻訳—ある系列を別の系列に変換
第5章 事前学習済みモデルBERTの活用—タスクに応じてモデルを調整
付録A プログラミング環境の構築 / Windows
付録B : 本書で解説した主要プログラム集
第1章 PyTorchの基礎
第2章 word2vecによる分散表現—単語をベクトルで表現
第3章 LSTMによる時系列データ解析—文を単語の系列として解析
概要: ディープラーニング技術を使った自然言語処理においてword2vec、LSTM、seq2seq、BERTは、重要な技術です。本書では、機械学習フレームワークのPyTorchを利用することで、それらのディープラーニング技術を使ったプログラムをよ … り容易に実装する方法を解説します。本書で作成するプログラムは、「文章内の単語の品詞を分類する」「日英の機械翻訳を行う」「質問に対する回答を返す」ことなどを目的にしています。本書は、そうした自然言語処理システムの実装を試してみたいという方にとって格好の一冊です。 続きを見る
7.

図書

東工大
目次DB
図書
東工大
目次DB
7. Rで学ぶクラスタ解析
新納浩幸著
出版情報: 東京 : オーム社, 2007.11  x, 208p ; 21cm
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はじめに iii
第1章 Rの準備 1
   1.1 Rのインストール 2
   1.2 Rの基本操作 2
   1.2.1 Rの起動と終了 2
   1.2.2 Rの関数 5
   1.2.3 ベクトルの演算 6
   1.2.4 行列の演算 8
   1.2.5 ファイル入出力 13
   1.2.6 統計関係の関数 16
   1.2.7 パッケージ 19
   1.3 Rプログラミングの基礎 22
   1.3.1 条件分岐と繰り返し 22
   1.3.2 繰り返しの制御 25
   1.3.3 関数の書き方 26
   1.3.4 任意の引数とデフォルトの値 28
   1.3.5 ファイルのロード 29
   1.3.6 バッチ処理 30
第2章 クラスタリング入門 33
   2.1 クラスタリングとは 34
   2.2 クラスタリング手法の概要 35
   2.3 クラスタリング結果の評価 37
   2.3.1 クロス表 37
   2.3.2 エントロピー（entropy） 38
   2.3.3 純度（purity） 39
   2.3.4 F尺度（F-measure） 40
   2.3.5 精度（accuracy） 41
   2.4 Rのプログラミングメモ 42
   2.4.1 関数apply( ) 42
   2.4.2 関数rowSums( )とcolSums( ) 43
   2.4.3 無名関数 44
第3章 クラスタリングの準備 45
   3.1 データのベクトル化 46
   3.2 データ間の（非）類似度 48
   3.3 本書で扱うデータセット 49
   3.4 スパース行列の扱い 52
   3.5 Rのプログラミングメモ 54
   3.5.1 対角行列 54
   3.5.2 ワンズベクトル 57
第4章 階層的手法 61
   4.1 アルゴリズムと数値例 62
   4.2 デンドログラム 70
   4.3 Rによる解析 72
   4.4 Rのプログラミングメモ 76
   4.4.1 転置行列 76
   4.4.2 関数as.～( ) 78
第5章 k-means 81
   5.1 アルゴリズム 82
   5.2 数値例 83
   5.3 Rによる解析 88
   5.4 Rのプログラミングメモ 92
   5.4.1 関数sample( ) 92
   5.4.2 関数duplicated( ) 93
   5.4.3 並行して処理できる繰り返し 94
第6章 混合分布モデル 97
   6.1 確率モデルによるクラスタリング 98
   6.2 EMアルゴリズム 102
   6.3 数値例 109
   6.4 Rによる解析 113
   6.5 Rのプログラミングメモ 117
   6.5.1 関数which.max( )とwhich.min( ) 117
   6.5.2 ベクトルのインデックスの取り出し 117
   6.5.3 グラフの作成 118
第7章 スペクトラルクラスタリング 121
   7.1 グラフ分割としてのクラスタリング 122
   7.1.1 MCut 123
   7.1.2 Ncut 127
   7.2 数値例 129
   7.3 Rによる解析 132
   7.4 Rのプログラミングメモ 135
   7.4.1 関数order( ) 135
   7.4.2 行列の一部は行列 135
   7.4.3 関数eigen( ) 137
第8章 次元縮約 139
   8.1 高次元データから低次元データへ 140
   8.1.1 特異値分解 140
   8.1.2 LSI 142
   8.1.3 pLSI 142
   8.1.4 NMF 147
   8.2 数値例 152
   8.2.1 特異値分解 152
   8.2.2 pLSI 154
   8.2.3 NMF 157
   8.3 Rによる解析 160
   8.3.1 特異値分解 160
   8.3.2 pLSI 161
   8.3.3 NMF 164
   8.4 Rのプログラミングメモ 166
   8.4.1 複数の返り値 166
   8.4.2 3次元配列 166
   8.4.3 関数paste( ) 167
第9章 ファジィクラスタリング 169
   9.1 アルゴリズム 170
   9.2 数値例 173
   9.3 Rによる解析 178
   9.4 Rのプログラミングメモ 181
   9.4.1 デバッグ 181
   9.4.2 ソースの確認 183
   9.4.3 関数help( ) 185
付録 式の証明 187
   A.1 式（6.4）の証明 188
   A.2 式（6.5）の証明 189
   A.3 式（7.4）の証明 192
   A.4 式（7.5）の証明 192
   A.5 式（7.6）の証明 193
   A.6 式（7.7）の証明 194
   A.7 式（8.5）について 195
   A.8 式（8.11）の証明 196
   A.9 式（8.12）の証明 198
   A.10 式（8.13）について 199
   A.11 式（8.14）について 200
参考文献 201
索引 205
はじめに iii
第1章 Rの準備 1
   1.1 Rのインストール 2
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