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
- オライリージャパン (2016年9月24日発売)
- Amazon.co.jp ・本 (320ページ)
- / ISBN・EAN: 9784873117584
感想・レビュー・書評
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P.122まで読了。丁寧に書いてあるので、読んで手を動かしてやっているうちに、動作がつかめてくる感じ。
ただ、大学レベルの数学は必要になる。(ある程度書いてあるので理解できれば大丈夫だが)詳細をみるコメント0件をすべて表示 -
計算式やプログラミングの中身はよくわからないが、だいたいの流れは分かった気がする。
Convolution = 畳み込み は覚えておこう。 -
TensolflowやChainerのような機械学習ライブラリを使わずに説明してくれているので理解しやすかった。再帰型だけ難しくて読み飛ばした・・・
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技術本に定評のあるO'REILLY(オライリージャパン)によるディープラーニングの解説書。タイトルの通り、Scikit-learnのようなアルゴリズムライブラリを使わずに、自力でゼロからディープラーニングを実装できるようになります。
続きはこちら↓
https://flying-bookjunkie.blogspot.com/2018/12/deep-learning.html -
とりあえず読み終わったけど最後の方はついていけなかった。実際に手を動かしてみて理解したい。
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楓太にプレゼント。私も分かりたいんだが、なかなか遠いわ。
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Deep Learning(深層学習)について、Python言語を使って一から実装することによって理解を深める。パーセプトロン、ニューラルネットワーク、誤差逆伝播法、畳み込むニューラルネットワーク、ディープラーニングといった順番で、実装していく。Python言語を知らなくてもついていけるが、途中からはPython言語のサイトを見て、チュートリアルや言語リファレンスを参照する必要があった。手書き文字のテスト・データの認識率が最初は93%だったが最後には99%を超えるのはすごい。
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なかなか面白かった
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ディープラーニングは、層を深くしたディープなニューラルネットワーク。
画像スタイル変換で、アーティストのような絵を描かせることができる。
新しい画像を書かせることもできる。ベッドルームの写真を学習させて、新しいベッドルームを描かせる。 -
ディープラーニングのフレームワーク(Chainerなど)の仕組みを書きながら学ぶ本。今まで読んだどのディープラーニングの本より具体的な内容だった。