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Chainerによる実践深層学習 単行本(ソフトカバー) – 2016/9/9

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商品の説明

内容紹介

Deep Learning のフレームワークである Chainer を使って、複雑なニューラルネットの実装方法を解説!!
Chainer は 2015年にPreferred InfrastructureがPython のライブラリとして開発・公開したフレームワークです。
本書は、Python の拡張モジュールであるNumPyの使い方やニューラルネットの基本をおさらいした後に、Chainerの基本的な使い方を示します。次にAutoEncoderを題材にして、それを確認し、最後に、自然言語処理でよく使われるword2vecと RNN(Recurrent Neural Network) を解説し、それらシステムを Chainer で実装します。既存にない複雑なネットワークのプログラムを作る際の参考となるものです。

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

新納/浩幸
1961年生まれ。1985年東京工業大学理学部情報科学科卒業。1987年東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。現在、茨城大学工学部情報工学科教授、博士(工学)。専門は自然言語処理(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 192ページ
  • 出版社: オーム社 (2016/9/9)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4274219348
  • ISBN-13: 978-4274219344
  • 発売日: 2016/9/9
  • 商品パッケージの寸法: 20.8 x 14.8 x 1.4 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.4 5件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 8,524位 (本の売れ筋ランキングを見る)
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トップカスタマーレビュー

形式: 単行本(ソフトカバー)
読むのにかかった時間・・・・・15時間程度
必要な前提知識・・・・・偏微分と簡単な線形代数の扱い、Pythonの基礎知識
読みやすさ・・・・・とても読みやすい。しかし、ガチガチの理論を学べる本ではない。おおざっぱな説明をわかりやすくしてくれている。

要望・・・・・なぜここでこの関数を使うのか、理由を読者が考察できる程度にはわかりやすいが、正解も知っておきたい。あとは参考文献を詳しく知りたい。

まとめ・・・・・とりあえず深層学習を用いて画像認識や翻訳を(理論はおいといて)実用してみたいならば、とても有用な本です。
         さらに次のステップへ進むための準備本として活用するのにも素晴らしいと思います。
          特に図がわかりやすく、数学の知識もそこまで必要としないため、初心者に敷居の低い本だと思います。買いです。
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形式: 単行本(ソフトカバー)
chinaerを使ってニューラルネットワークを作るチュートリアルです。
ロジスティック回帰に始まり、autoencoder, RNN, LSTM, 等々を作成する流れになっています。最後のcaffeモデルの使用、およびGPUの利用についての章は解説も簡素であまり有用な情報は乗っていません。また畳み込みネットワークについての解説はありませんでした。
chainerの更新が速いためやむ得ないとは思いますが、zerogradの使用、およびtrainerを使用していない、等最新のchainerにはでの変更に完全には対応していません。
初めてchainerを使用するためのチュートリアルとしては優秀と思いましたが、できれば自作function、layerの作成方法等がのっていればなお良かったと思います。
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形式: Kindle版 Amazonで購入
絶対ポチるなKindle版、買うなら絶対単行本。

Chainerを使えば柔軟にしかも簡単にニューラルネットワークを構成・学習することができます。これまで勉強した知識をガッチリ試したい方にお勧めです。
さて、本書はそんな素晴らしいChaineへの優しい入門書です。読んで楽しい、試して楽しい、の2拍子が揃っています。3拍子目を決めるのはあなたです!
深層学習をはじめる最初の一歩としてうってつけの教材です。ニューラルネットワークの初歩も勉強したい、なるべく自分で実装したい、ブラックボックスとして使うのは嫌だ、という方におすすめです。プログラムの全体像(図4.1)で立ち位置をはっきりさせてから、細かい内容に進んでいくため、迷子になることはないでしょう。内容について星5つ。文句なし。

残念なのがKindle版。読めたものではありません。
数式がページに収まりきらず、途中で切れているものが相当数あります。
本文テキストと数式フォントの大きさのバランスが全くとれていません。小学生に罫線なしのノートを使わせると文字のバランスが崩れますよね、そんな感じです。
TeXで作った綺麗な数式も気の毒なことになっています。背景を透明化しないでpng(or jpeg)に変換したのでしょうか、Kindleの背景を黒に設定
...続きを読む ›
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
この本に限ったことではありませんが、Chainerはどんどんバージョンアップされているので、いつまで本の内容が有効かは分かりません。
内容は良いと思います。
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
ネット上に溢れかえる情報は時系列的にもバラバラで入り口を探りあぐねている方には良いと思います。
「__call__に損失関数を書く」という著者の我流実装を勧めていますが、読者がChainerの初心者だと思いますので、他のsampleとの比較なども配慮してオーソドックスなスタイルのほうが良かったかもしれません。
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