ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 単行本（ソフトカバー） – 2016/9/24
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商品の説明
内容紹介
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。
ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。
ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか?なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか?といった“Why"に関する問題も取り上げます。
出版社からのコメント
■本書「まえがき」より
本書は「ディープラーニング」についての本です。ディープラーニングを理解するために必要な知識を、初歩的なことから一つひとつ積み重ねながら説明していきます。ディープラーニングとは何なのか、どういう特徴があるのか、どういう原理で動作しているのか、といったことをできるだけ平坦な言葉で説明します。ただし、技術の概要だけを説明するのではなく、一歩踏み込んでより深く理解してもらうことを目的としています。そこが本書の特徴のひとつです。
では、ディープラーニングについて、“より深く"理解するにはどうしたらよいでしょうか? 筆者が考えるに、そのための最も良い方法は、実際に作ってみることです。実際に動くプログラムをゼロから作り、ソースコードを読みながら考える――そのような作業が、ディープラーニングを(さらに言えば、高度に見える何らかの技術を)正しく理解する上で重要だと筆者は信じて疑いません。ここで、「ゼロから」という言葉を用いましたが、それはできるだけ外部の既成品(ライブラリやツールなど)には頼らないということを意味します。つまり、本書が目標とすることは、中身の分からないブラックボックスは極力使わずに、自分が理解できる最低限の知識から出発し、最先端のディープラーニングを作り上げることを目指すことなのです。そして、その作るという過程を通して、ディープラーニングについてより深く理解してもらいたいと思っています。
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「勾配」の説明として、「このように矢印がみんな一番低い点を向いています」という謎の文章があるのみでびっくりしました。「ディープラーニングがわかる数学入門」https://www.amazon.co.jp/dp/B071Y3RNL3/ref=dp-kindle-redirect?続きを読む
機械学習はおろかプログラミング自体ほぼ全くの初心者という状況で6章の途中まで読み進めた上での感想です。
結論から書いてしまいますが、全くの初心者がいきなりこれを買うとちんぷんかんぷんになるかもしれないが、読むだけの価値はある本だと思います。
この本を読みはじめる前の知識は...続きを読む
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Amazonにお勧めと出たので何も考えずに買ったのですが、失敗でした。
日本語がつたない上に回りくどい。
パーセプトロンの説明のところで「信号」の事を「流れ」と言い出してかえって混乱させる言い方。
２～３行で済むはずのシグモイド関数の説明に４ページも使ってしまうとか、無駄の塊。...続きを読む
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本書は、Deep Learningをうたっていますが、大半がNeural Networkの説明です。
ご存知の通り、Deep Learningの理論は、従来からのNeural Network理論の単純な延長上には無く、大きな理論的革新がありますが、その部分についてはほとんど解説がありません。参考文献のリストがあるのがせめてもの救いかな。...続きを読む
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何十年か前の学生時代にニューラルネットを勉強しましたが、廃れてしまい忘れてました。
ディープラーニングのお陰で、ニューラルネットが復権し、パソコンやインターネットなどの計算環境の変化で従来のニューラルネットまで復活してきました。...続きを読む
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