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カスタマーレビュー

5つ星のうち3.8
42
深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
形式: 単行本(ソフトカバー)|変更
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VINEメンバー2016年8月24日
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。
特に畳み込みって何?と思っていたのですが、詳しく書かれていて助かりました。
畳み込みネットでは自己符号化は必要ない、など「なんで?」と思うところは多いのですが。
ミニバッチのサイズや学習率の大きさ、など細かいパラメータは結局、モデルに合わせて試行錯誤してみないと分からない気もしています。
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2017年6月17日
深層学習を学ぶ上で必要な本の一冊だと思います。
内容的にはよく書かれている本です。

ただ、初心者が読むのには少したいへんな印象を受けます。
まぁ、そういった人を読者の対象とはしていないのでしょうが、全くの初心者の人はもう少し平易な内容の本を読んでから、この本に挑戦した方が良いと思います。
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ベスト1000レビュアー2017年1月23日
近年、話題となっている深層学習について、
簡潔にまとめられている分かりやすい本だと思います。
数式もそんなに難しいものは出てこないので、
大学などで少し数学について勉強した方にとっては
すんなり理解できる内容なのではないかと思います。
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2016年2月29日
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。一部のレビューにある印刷の悪さも全く気になりませんでした。出版社が改良してくれたのでしょうか。一部のレビューにあるようにサンプルプログラムがあったらよかったと思いました。
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2017年6月18日
ネット上にはいろんな機械学習の情報が氾濫していますが,これはそれらがきれいにまとまっています.
特に数式周りがちゃんと整理されているので,ちゃんと勉強したいという人にはお勧めです.
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2017年8月30日
深層学習の入門書はいっぱいあるけど、発展の経緯とか、深層学習のパターンとか、学習テクニックとか、色々な情報が整理されている。まとめ方が旨いなぁ。

おそらく日本中に存在する「偉い人にAIやってと言われて途方に暮れているエンジニア」は、とりあえず読んでみたらいいんじゃないかな。数式ガン無視しても、なんとなく全体像が掴めるので、次のステップに進みやすくなるよ。
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2017年6月25日
最近のニューラルネットに関して分かりやすくコンパクトにまとめて下さった良書という印象です。
自分のレベルでは、式展開に関してもう少し細かく補足して頂ければと思う部分もありましたが、紙面の都合を考えるとよいバランスかと思います
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2017年12月14日
まぁ中身が濃かった。
ぜんぜん頭に入ってきてないから二周目必須やな。
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2016年4月11日
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。

順伝播型ネットワーク、確率的勾配降下法、誤差逆伝播法、自己符号化器、畳込みニューラルネット、再帰型ニューラルネット、ボルツマンマシンといった内容が扱われている。この分野の基礎理論の説明に特化していることが特徴で、このようなオープンソースがあるといったような紹介は無い。

データサイエンス及び機械学習の専門家を目指す人向けに書かれており、数式も多数登場する。理系分野の基礎知識がある人向けである。本書のスコープを正しく理解した上で手にするのであれば、有意義な本だといえる。
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2015年11月24日
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 10行目の備考、p.125の最初の式とp.153の最後の項が正誤表の記述とさらに違っているので、
正誤表はもう一度アップデートされるかもしれません。
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