学習システムの理論と実現








Learning Machines - Theory and Applications


学習理論の専門書: 学習システムの理論と実現(まえがきともくじ)(森北出版) アマゾンのページ

渡辺澄夫、萩原克幸、赤穂昭太郎、本村陽一、福水健次、岡田真人、青柳美輝共著

は、現在広く研究されている 学習システムに関連する話題の中から未来を切り開くと思われる 話題を紹介するものです。 今、学習理論の研究において最も急激に発展している話題なので、 学習システムについて研究開発を行なっている大学院生、 企業の研究者に最適です。それぞれの分野の第一線でご活躍中の 先生にご執筆頂きました。他の本では書かれていないことも たくさん記載されていて、間違いなく一読の価値があると思います。 情報科学における学習という概念の面白さや有用さが楽しめる一方で、 理論物理学や現代数学との関係も美しく語られています。


もくじ

1章. 例からの学習
2章. 多層パーセプトロン
3章. カーネルマシン
4章. ベイジアンネットワーク
5章. 能動学習の理論
6章. アンサンブル学習の統計力学
7章. 特異点解消と学習システムへの応用

本書は,学習システムと学習理論に関する専門書です. 数理的な知識は大学学部初年度に習う微分積分と線形代数および 確率統計があれば十分だと思います.1章は学習システムに関する 紹介なので予備知識は必要ありません.2章,3章,4章では, 予備知識は必要ないと思いますが,それぞれ,ニューラルネットワーク, サポートベクトルマシン,ベイズネットなどが,情報学において どのような役割を果たしているかを知っている人は, より深く読めると思います.5章,6章,7章でも, やはり予備知識は必要ないと思いますが,それぞれ, 統計学,統計物理学,代数幾何について学んだことがある人なら, 学習理論が様々な学問と有機的なつながりがあることを 味わうことができると思います.







(苦労話) 複数の著者による執筆には、次の苦労があることを身を持って体験しました。

(1) 書き上げるまでの時間が著者によって非常に異なること。 尊敬する先生でも原稿の催促は厳しくお願いしなくてはなりません。 締切を守って書き上げてくださった 先生には出版までお待たせすることになり申し訳ありませんでした。

(2) 著作のための情報環境も著者によって非常に異なること。 LaTeX ファイルを頂いて統合することを当初考えていたのですが、 画像の扱いが先生によってまったく違うので、 私の技術力ではとても不可能なことがわかり、森北出版の石田さんに統合を お願いしました。石田さん、ありがとうございました。




正誤表

ミスプリントなどは、ここに掲載してゆきます。

第3章, カーネルマシン, 赤穂昭太郎先生