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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。

商品の説明をすべて表示する

登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 320ページ
  • 出版社: オライリージャパン (2016/9/24)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4873117585
  • ISBN-13: 978-4873117584
  • 発売日: 2016/9/24
  • 商品パッケージの寸法: 21 x 15 x 2 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.5 50件のカスタマーレビュー
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今まで、他の書籍を読み進めて、ディープラーニングにとっつきづらい印象を持ちましたが、本書は非常に分かりやすい。
ディープラーニングの最初の取っ掛かりとして非常に役に立っています。(他の本に進む際に、非常にスムーズになっています。)
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機械学習をはじめて読む人でもわかりやすく書かれています。
PythonでBeautifulsoupやらで画像認識をいじったことあれば、なお理解しやすいと思います。

根本的な理解にいたるので、大変よかったです。
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Pythonの基礎から始まり、パーセプトロン、ニューラルネットワーク、ニューラルネットワークの学習、誤差逆伝播法、学習に関するテクニック、畳み込みニューラルネットワーク、ディープラーニングと、丁寧に一歩づつ階段を上っていくかのような説明の流れです。
主に画像認識について書かれた良書です。自然言語処理や音声認識については書かれていません。
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最低限の微分積分、線形代数やプログラミング知識があれば理解できます!!丁寧に説明されて、ほとんどジャンプを感じません。
久々に読んでいて内容に入り込んでで夢中になりました。
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一通り読みました。
逆誤差伝搬法を計算グラフで学ぶことに焦点を当てて説明しています。このあたりはなるほどと思える内容でとても面白く読むことができました。
肝心のディープラーニングについてですが、ここもプーリング層と畳込み層で何をやっているのか平易な説明がなされています。
ただ、後半になるにつれてコードで書いといたから読んどいて〜みたいな説明が増えます。しかし、そのコードを使って具体的に何をするかはあんまり詳しく書いてないです。
ディープラーニングを使用して何かしようといった内容の本ではないです。仕組みを説明した後は、最後に実用例を紹介するに留めている感じです。
入門書が乱立してますが、ディープラーニングは組み合わせ次第で面白いものが作れると思うので、そのあたり応用を含めた本の登場が望まれます。
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投稿者 inunosinsi 投稿日 2016/11/16
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サンプルコードがあるけど、写経せずともやりたいことがよくわかる。
数式の説明も丁寧で抵抗がない。
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実際に基本的なものは作れる。でも実装が面倒なのでサンプルで済ましたけど。
理論的なことはちゃんと書いてあるし、どういう原理のものなのか、素人だったのですごく解りやすかった。
名前と何ができるかしか知らなくて、中がどうなってるか解らないと使う気になれない、っていう人には、実際に作ってみるというのはとても良い説明の仕方だと思う。後半の画像処理の部分なんかは詳細がなくなってくるけど、あまり気にならない。最後は層の構成やハイパーパラメータをがんばってチューニングしなければならないことが書かれている。だから、その辺はまた別のもので学べばいいと思った。良い本です。
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Pythonでディープラーニングをスクラッチから実装する本です。

コードと解説を見ながら、ポチポチと真似して書いていくと、なかなか楽しいし、文系の僕でもディープラーニングが何をしているのかが何となく理解できます。
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いい本です。外国人にとって理解やすいと思います。ぜひ読んでみてください。
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まだ半分の4章までしか読んでいませんが、ニューラルネットワークの実装が良くわかりました。微分、偏微分、対数、シグモイド関数、行列演算などなど、高3〜大1くらいの数学の知識と、プログラミング言語としてPythonの知識が必要ですが、それら全て知らなくてもイチから懇切丁寧に解説してくれています。

アセンブラを学ぶとコンピューターが中でなにをやっているのか理解できて、いろいろなことの理解の助けになります。それと同じように、この本でニューラルネットワークの実装をゼロからPythonで構築することにより、大げさに言えばAIの正体が分かります。AI関連の技術やトピックに触れる時には、深く理解できるようになるでしょう。他の方のレビューにあるように、これ一冊では本番システムを構築することはできませんが、これからTensorFlow, Chainer, PredictionIOなどで独自のモデルを作るのであれば必ず役立つでしょう。

本書をパラパラとめくると難しそうな数式が出てきて、そっと閉じてしまいたくなりますが、最初からじっくり読んでPythonで確かめていけば理解できます。でも文系だと厳しいかも…。
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