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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【2018年本屋大賞】受賞作発表！
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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。
登録情報
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最近のカスタマーレビュー
私はブラックボックスが好きではないです。
人の制作物を考えなしに使うのはいやです。
そんな人がいたら、ぴったりなディープラーニング本が本書です。
既存の機械学習ライブラリを使わないからです。
Pythonについてあまり知らない方でも、都度ソースコードに対して解説してくれるので大丈夫です。...続きを読む
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今更説明不要な評判の本ですが、ニューラルネットワークから近年ディープラーニングが学習できるようになったそのアルゴリズムまで、数学的な理解ができる良書です。ここ2、3年でGitHubあたりのコードの模倣から入ったクチですが、これを読んで一気になにが起きているのか繋がった感じがします。いわゆる青本では数学が高度過ぎて理解できない私くらいのレベルの人に特におすすめ...続きを読む
「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
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