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深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 単行本（ソフトカバー） – 2015/4/8

岡谷 貴之 (著)
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商品の説明

内容紹介

いま最も注目されている機械学習手法である深層学習(ディープラーニング)を、トップ研究者が解説した。基礎から、SGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンまでと、盛りだくさん。軽快な語り口なので、無理なく理解できる!

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

全29巻のうち第1期として、以下の4点を同時刊行!

『機械学習のための確率と統計』杉山 将・著
『深層学習』岡谷 貴之・著
『オンライン機械学習』海野 裕也/岡野原 大輔/得居 誠也/徳永 拓之・著
『トピックモデル』岩田 具治・著

第2期の刊行は2015年8月、第3期の刊行は2015年12月の予定(^o^)/

【シリーズ編者】
杉山 将 東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

内容（「BOOK」データベースより）

この本でしか味わえない充実感。基礎からSGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンまでと、盛りだくさんの内容を体系的に解説。

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登録情報

  • 単行本（ソフトカバー）: 176ページ
  • 出版社: 講談社 (2015/4/8)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4061529021
  • ISBN-13: 978-4061529021
  • 発売日： 2015/4/8
  • 商品パッケージの寸法: 21 x 14.8 x 1.4 cm
  • おすすめ度： 5つ星のうち 4.2 28件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 2,527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

5つ星のうち 4.0実装するには情報量がやや足りない
投稿者 eigen 投稿日 2015/7/14
形式: 単行本（ソフトカバー）
この本を元に実装を行っていますが、一部誤植や省略があるため他の論文も見ながら実装しています。
またLSTMでは第2刷の時点でδの計算式が完全に間違っており正誤表を参照する必要があります。
正誤表は検索すればpdfが出てきます。
[・・・]

誤植を除けばこの本はとても有益なものであり、これからDeep Learningを学ぼうと思っている人の必読書になると思います。
また他のレビューで言われている印刷の酷さですが、凝視しないと分からないような些細なものなので全く気になりません。
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5つ星のうち 4.0見た目は悪いが、教科書としては必要十分
投稿者 uirou VINE メンバー 投稿日 2015/5/2
形式: 単行本（ソフトカバー） Amazonで購入
読みやすく論理の飛躍も無いので、素早く全体を一望できるので、最初に読む教科書として適切だと思います。
ところどころ誤植があるようではありますが、全般に式の導出も丁寧で、行列代数に対する基本的な知識があれば苦労せずに読み通せますし、実装してみることも可能と思います。
読んだらすぐにプログラムにしてみるのが良さそうです。
ただ、ボルツマンマシンはベイズ推定の知識が無いとこの本だけではピンとこないかもしれません。

他の方も書かれてますが、印刷の質がひどいです。一昔前のインクジェットプリンタかと思うぐらい解像度が低く、最初に開いた時の見た目の印象は極めて悪いです。ガッカリしました。
最終的に中身には満足しましたが、星一つ減点。
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5つ星のうち 4.0現在注目のDeepLearnigの数理を簡潔に説明した本
投稿者 mabo 投稿日 2015/7/29
形式: 単行本（ソフトカバー） Amazonで購入
多層ニューラルネットの問題は教師データへの過学習にあり、
その改善として正則化や自己符号化にてモデルの汎用化が行われている。
ボルツマンマシンは非教師推論と教師推論を統合したモデルで始めて画期的な
精度向上と汎用化が追求出来ていることが示されている。
言語処理に対応したRNNやLSTM 画像処理のCNNについてもロジックが明快に
記述されている。一冊でかなりDeepLearningが数理的に理解できる本になっている。
残念ながら実装できるレベルの記述はRNNだけだった。
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5つ星のうち 5.0Deep Learningでは、（ほぼ）唯一の日本語本
投稿者 加納 裕 投稿日 2015/8/26
形式: 単行本（ソフトカバー）
Deep Learningには以前から興味があり、本書は１日で目を通しました。PRMLを若干かじっていて、画像認識の知識も少しあったので、第６章までは、ある程度すんなり進みました。でも、第７章と第８章は難しいので、少し時間をかけなければ理解できない内容でした。
印象としては、非常に丁寧に書かれてあり、流れも論理的なので、読み進むのが容易です。数式もきちんと記載されていて、説明も詳しいです。
参考文献も充実していて、現時点での最新の情報を、まとめて手に入れることができます。Deep Learningに興味のある全ての方にお薦めできます。
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5つ星のうち 4.0説明も丁寧でよい本
投稿者 mosko 投稿日 2015/5/21
形式: 単行本（ソフトカバー） Amazonで購入
近頃人気のディープラーニングについて知ろうと購入しました．
まだ軽く読んだだけですが，説明も簡単な数学(線型代数，微分積分と確率)と統計とくらいが要求されるだけで，自分のような初心者にも分かりやすい本です．
一口に深層学習，と言っても何種類かあり，それぞれが適当な分量で解説されているのもよいです．

レビューを見てさぞ印刷の質が悪いのだろうと思っておりましたが，私はそこまで気にはなりませんでした．確かによくよく見ると確かに言わんとすることも分かります．紙質は普通だと思うのですが，どうしてなのでしょう．
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5つ星のうち 5.0大学2学年ぐらいまでの数学ができれば読めます
投稿者 太陽 投稿日 2016/5/3
形式: Kindle版 Amazonで購入
非プログラマーなのですが、最近のIT業界で何が行われているかを知ろうと思い、読んでみました。
私は文系でしたが一応線形数学・微積は大学の2年まで勉強していました。ある程度その知識を多少のリハビリとともに引っ張りだすことで、十分ニューラルネットワークの基本原理は理解できました。結構、単純なものなのですね。（逆にこれを望む姿になるように設計・調整していくのに泥臭い努力が必要になるのでしょう。）

NNが果たして、現実のサービスにどう実装されているのか…そこまではこの本ではわかりませんが、さまざまなニュースを見聞きする中で、「ああ、これはあのことだな！」とピンと来るようになります。
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5つ星のうち 5.0内容が素晴らしい
投稿者 トッピー 投稿日 2015/5/31
形式: 単行本（ソフトカバー）
DeepLearningはここ１，２年で急激に研究された分野です。
論文を体系的にまとめた本は全くない状態でした。
企業勤めの開発者など、論文を読んでる時間のない人にとっては待望の１冊だと思います。

本の体裁を整えるよりも早く出版することに価値があったのだと思います。

DeepLearningのパラメーター調整は大変ですが、この本を理解すれば、それも出来るようになると思います。
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最近のカスタマーレビュー

5つ星のうち 5.0ディープラーニングの専門用語が分かりやすいです

minibatch、やpaddingといった独特の用語の意味が書かれていて参考になりました。... 続きを読む

投稿日: 2か月前 投稿者: Amazon Customer
5つ星のうち 5.0初心者にも優しい

TensorFlowの実装の参考に読んでますが、詳しく書かれており初心者でも理解できるレベルの内容になっているのではないかと思います。

投稿日: 4か月前 投稿者: msyoktomei
5つ星のうち 5.0ニューラルネットワークの勉強に最適な本です。

内容が非常にわかりやすくいい本です。ニューラルネットワークの内容に対する理解が深まると思います。一読をお奨めします。

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人工知能分野で脚光を浴びているディープ・ラーニングの理論について解説した本。著者は東北大学大学院の教授。... 続きを読む

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私はとても分かりやすく、親切に書かれている本に感じました。それほど分厚い本ではないので詳細を求めることはできませんが、無駄なく、かつ丁寧に説明されていると思います... 続きを読む

投稿日: 8か月前 投稿者: k_tanabe
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数Ⅱ、数Bでリタイヤし、文転した私にはさっぱり意味がわからなかった。PHPの知識は少々あるが、そのレベルではまったく理解できない。... 続きを読む

投稿日: 9か月前 投稿者: りょう
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2015/11/24 に第六刷を買いましたが、ホームページの正誤表のほとんどが直っています。
p.123... 続きを読む

投稿日: 11か月前 投稿者: 見霽るかす 瀬戸の島々
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本書は、非常に校正と構成の悪い学術書ではある。最近、話題のAI、深層学習の理論がグチャグチャと書かれている。その理由として、これらの研究が国外、国内ともにTOP大... 続きを読む

投稿日: 11か月前 投稿者: Amazon カスタマー
5つ星のうち 5.0日本語で深層学習を学びたいならこれ

深層学習を学ぶために、この1冊から始めました。非常にわかりやすく、要点よくまとまってます。日本語でこのレベルの本が素早く出版されてるのに驚きを隠せません。 続きを読む

投稿日: 12か月前 投稿者: Amazon カスタマー
5つ星のうち 5.0NN及びDNNの実装に役立ちました

ニューラルネット及びディープニューラルネットの理論は他の書籍やWebサイトで調べてある程度理解しているつもりでしたが，... 続きを読む

投稿日: 13か月前 投稿者: KoiZ

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