初めてのディープラーニング --オープンソース"Caffe"による演習付き

著者 : 武井宏将

• リックテレコム (2016年2月19日発売)

作品紹介・あらすじ

ディープラーニング（深層学習）は、機械学習に劇的な進展をもたらしました。
脳の神経回路に似せた“階層の深いニューラルネットワーク”の最適化手法が、
人工知能研究を新時代へ導いたのです。

本書は「基礎編」と「理論編」を通じ、その原理を初学者にも分かりやすく解説します。
画像認識分野での衝撃的な成果など、この技術が注目される背景や研究の歴史的経緯にも言及。
SuperVisionのチャレンジや「Googleの猫」といった実証研究を紹介するほか、
CNN、RNN、AutoEncoderといった代表的アルゴリズム、勾配法による
最適化計算の手法等も明らかにします。

さらに「体験編」では、Linuxユーザーを対象に、
オープンソースのディープラーニングフレームワーク“Caffe”、
および手描き文字のサンプルデータを用い、
ニューラルネットワークのパラメータチューニングを実験してみます。

感想・レビュー・書評

[徳島文理大学 徳島キャンパス附属図書館さんの感想 · 2023年6月29日]

【貸出状況・配架場所はこちらから確認できます】
https://lib-opac.bunri-u.ac.jp/opac/volume/65500

[malloc007さんの感想 · 2016年8月3日]

CNNとかRNNとか基本的な知識から学べる

[shinshuさんの感想 · 2016年5月9日]

【工学部図書館リクエスト購入図書】☆信州大学附属図書館の所蔵はこちらです☆http://www-lib.shinshu-u.ac.jp/cgi-bin/opc/opaclinki.cgi?ncid=BB20704834

[fraserlibさんの感想 · 2016年4月15日]

請求記号　007.1/Ta 62

[yusuke0205さんの感想 · 2016年4月10日]

入力層と出力層の間に何層かの隠れ層を置くこと、隠れ層にはハイボリックタンジェント関数、シグモイド関数、ReLU関数などの活性化関数を入れるのがポイント。学者率の設定で、損失関数の値が発散しないように注意。

[ynakahashiさんの感想 · 2016年3月25日]

Caffeを使用したDLの実装について、実際のコードや編集点などを示しながら紹介しているため非常にわかりやすくて良い。各種のファイルについても簡単ながら説明がある。Windows向けのライブラリではないためLinuxベースで紹介されるが、VMのインストール方法も紹介している。

[shunさんの感想 · 2016年3月14日]

畳み込みネットワークについての概念的な知識はためになったけれど。。。
人を選ぶ本ですね。簡単すぎて、ここから数式phaseにいけるかといったら微妙でしょう。数式苦手だけど、DeepLearning知りたい！って人向け。
この手の本は初心者にとってはかなりいい本であると言えます。

[kazki-wingさんの感想 · 2016年2月22日]

現在1章の概要的な部分を読んでいる。

概要だけあって殆どが平易に書いてあって読みやすい。以前、｢人工知能は人間を超えるか｣を読んで軽く流してたわからない部分も割と理解出来た気がする。

著者プロフィール

武井宏将（たけい ひろまさ）大学時代は数学を専攻し、位相幾何学（トポロジー）の研究に従事。2004年、日本ユニシス株式会社に入社。CAD/CAMシステムの開発に従事し、主に図形処理技術を担当。2011年より情報工学専攻の社会人大学院生として、データマイニングと3D形状検索の研究に従事。その後会社に戻り、現在は画像処理・点群処理・機械学習の研究開発業務に従事している。最近の楽しみは、生まれたばかりのわが子を観察することで、人間が動作や言葉を覚えることができる不思議に思いを馳せている。修士(数学)および修士(工学)。

「2016年 『初めてのディープラーニング －－オープンソース』 で使われていた紹介文から引用しています。」