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やさしい言葉で説明します。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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最近のカスタマーレビュー
理系または情報系の大学出身者で、数学等の素養がない方には厳しいと感じました。
私のような典型的な文系学部出身者には２章以降で理解が追い付かなくなる可能性があります。
２章では、パーセプトロンというアルゴリズムの解説を行っています。...続きを読む
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完成度が高く、理論や正解率を上げるテクニックを丁寧に書いている。しかし、ダウンロードしたサンプルプログラミングを眺めながら、理解していく必要がある。本文中には必要な箇所のみ記載されているため。他の初級者向けで勉強した後でないと、この本は難しい、ハードルが高すぎると思います。自分は他の本で、2,3冊読んだ後で理解できた。...続きを読む
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