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イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書) 単行本(ソフトカバー) – 2016/2/23

5つ星のうち 2.9 16件のカスタマーレビュー

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単行本(ソフトカバー), 2016/2/23
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商品の説明

内容紹介

まずは、この1冊からはじめよう!
ディープラーニングをはじめて学びたい人を対象とした入門書です。

・カラー図版で、畳み込みニューラルネットワークなどの基礎的な手法が直感的に理解できます。
・CaffeやPylearn2などの主要ツールのインストール方法や活用事例を紹介しています。
・新たなツールとして最も注目されているChainerやTensorFlowのインストール方法や活用事例も紹介しています。

<主な目次>
第1章 序論
ディープラーニングとは/注目のきっかけ/なぜディープラーニングなのか/何がディープラーニングなのか

第2章 ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークの歴史/マカロック{ピッツの素子モデル/パーセプトロン/多層パーセプトロン/誤差逆伝播法/誤差関数と活性化関数/尤度関数/確率的勾配降下法/学習係数

第3章 畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワークの構成/畳み込み層/プーリング層/全結合層/出力層/ネットワークの学習方法

第4章 制約ボルツマンマシン
ホップフィールドネットワーク/ボルツマンマシン/制約ボルツマンマシン/コントラスティブ・ダイバージェンス/ディープ・ビリーフ・ネットワーク

第5章 オートエンコーダ
オートエンコーダ/デノイジング・オートエンコーダ/スパース・オートエンコーダ/スタックド・オートエンコーダ/事前学習への利用

第6章 汎化性能を向上させる方法
学習サンプル/前処理/活性化関数/ドロップアウト/ドロップコネクト

第7章 ディープラーニングのツール
ディープラーニングの開発環境/Theano/Pylearn2/Caffe/DIGITS/Chainer/TensorFlow

第8章 ディープラーニングの現在・未来
ディープラーニングの実用事例/ディープラーニングの先に

内容(「BOOK」データベースより)

まずは、この1冊からはじめよう!CaffeやPylearn2はもちろんのこと、ChainerやTensorFlowの使い方をソースコード付きで解説!

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登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 224ページ
  • 出版社: 講談社 (2016/2/23)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 406153825X
  • ISBN-13: 978-4061538252
  • 発売日: 2016/2/23
  • 商品パッケージの寸法: 21 x 14.8 x 2 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 2.9 16件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 64,268位 (本の売れ筋ランキングを見る)
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カスタマーレビュー

トップカスタマーレビュー

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勘違いをする者が多々あるので警句を弄するが、「イラストで学ぶ」情報科学シリーズは基本的に理論本であり、非理系出身の読者向けには書かれていない。 殊に本書は「理論」の色が強く (例えば、同シリーズ「音声認識」よりも数理的難易度が高い)、機械学習全般にある程度心得があって、同分野の論文を独自で読み進めることができる読者がターゲット層であるように思われる。

さて、内容だが、主に理論(2-5章; 11-78ページ)と応用(6-7章; 79-176ページ)パートに二分できるように思われる。

ページ数の制限もあったのだろうが、理論パートおいては、数理的な説明や数式の展開が多いわりに、それらの具体例が殆どなく、また、各概念における「なぜ」の説明が希薄である為、前知識無しの独学用途には向いていないように感じられた。 カバーされている深層学習の内容も狭く浅くである (RNNぐらいは紹介しても良かったのではなかろうか)。

応用パート、特に7章では、簡易的にではあるが、メジャーな Deep Learning ツール (Theano/Pylearn2/Caffe/DIGITS/Chainer/TensorFlow) を用いた深層学習の応用例がコードと共に記されているので、多くの者にとって有用であろう (尤も、ブログ記事で紹介されているような
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 この本の前半は、ディープランニングの説明、後半はディープランニングのツールの使い方となっています。図版は多く一見読みやすそうに思えますが、数式の説明が前後していたり、慣用の記号が定義されずに使われていたりするので、まじめに式を理解しようとすると、少しイラッとすることが多々ありました。

 同じシリーズの機械学習の本は、数式の表記などがキチンとしていたのに、こちらの本は、予備知識のない人間が数式だけおって理解できるようにはなっていません。

 この本よりも一見よみにくく思えますが、この本の後に購入した、「深層学習  岡谷貴之 著」の方が、数式の説明が丁寧で読みやすかったです。数式に対して苦手意識のない、初学者にはこちらの方を進めます。記号の表記の定義がしっかりしており、数式の背景もコンパクトかつ明確に説明しています。
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他の方も書いてますが、用語や図の説明が無かったり、誤植があったり、どう見てもおかしい数式が書かれていたり、品質が低すぎます。Webに書きっぱなしの無料の記事ならばともかく、有料の本なので、もっと品質を上げてほしいものです。出版社で(講談社)でプロがチェックしたとはとても思えません。筆者も手を抜きですが、出版社も、責任を放棄しすぎです。
・どう見てもおかしい式の例
- p.42~43に式(3.4)、(3.5)、(3.6)が書かれていますが、左辺が異なるのに、右辺が全く同じです。
・誤植の例
- p.45で「フィルタ数による比較では、各層のフィルタ数は同じで、4、8、16、..」と書かれていますが、これは、「フィルタサイズは同じで」の誤り。
- p.47の「図3.11(f)」は「図3.11(j)」の誤り。
他にも、多数の誤植があると思います。出版社の方は内容までチェックしなのかもしれませんが、図の番号ぐらいは、素人でも間違いが分かるでしょう。もう少し、品質を上げてほしいです。そうでないと、出版社の未来がないですよ。
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構成、文章、具体例、どれを取ってもひどいものでした。実にわかりにくい。
日本の機械学習界隈の人たちが書く文章は、平均的にレベルが低く、わかりにくいと感じますが、この本は特にひどかった。

問題に感じたことをいくつか挙げます。
・なぜ定義していない言葉を何の説明もなく使いはじめるのか?
・なぜ重要な部分を先に持って来ないのか?
・なぜ簡潔に、わかりやすい説明をしないのか?
・なぜ無駄に考えさせるような表現を使うのか?

編集者は確実に仕事していませんね。
時間とお金を無駄にしたくないなら、他の本を選ぶことをおすすめします。
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伝える意志がないのか、筆力がないのか、とにかく最初の数ページでがっかりする。

なんの説明もせず難しい用語を当然のように使いだし、数式をつまみ食いのように羅列し、なぜそうなるのか理論的解説も不十分。

そもそも読者のターゲットがどこにあるのか疑問である。
・初心者に概略を示す本でもない
・中級者の理解を深める内容でもない

ネットで見かけるパワポのスライドみたいな内容で、書き手の知識を次々並べて盛りだくさんだが、どうすれば伝わるかという工夫がまったくない。

後半の各種フレームワーク紹介がちょっと嬉しかったが、それだけ。
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