あの『はじめてのパターン認識』著者が徹底解説！　ディープラーニングの理論的基礎がよくわかる！ 機械学習の基礎的な理論について，幅広く解説した前著『はじパタ』．それとほぼ同時期に登場したディープラーニングは，いまや当然の技術として，様々な分野で活用されるようになりました． いまこそ，ディープラーニングの要素技術とその応用展開について理解を深め，確かな実力を身につけていきましょう． なぜディープラーニングはうまくいくのか？　ブレイクスルーの要因はどこにあるのか？　ディープラーニングを開花させたここ10年の様々な研究成果を網羅的に概観しつつ，ディープラーニングの中枢を担う原理を掘り下げて解説します． また，VAEやGAN，Self-AttentionとTransfomerなど，ディープラーニングの発展から生まれた各種の応用について，その原理を読み解きます． 急速な進歩を続ける機械学習分野において，次の新たな進化に立ち向かうための「ディープな」ディープラーニング解説書となっています． 第1章　はじめに 第2章　復習・誤差逆伝搬法 第3章　自動微分 第4章　ディープラーニングの最適化技法 第5章　活性化関数 第6章　パラメータの初期化と正則化 第7章　ディープ化の技法 第8章　CNN 第9章　VAE 第10章　GAN 第11章　RNN 第12章　Self-AttentionとTransformer 付録