- Amazon.co.jp ・本 (224ページ)
- / ISBN・EAN: 9784061538252
作品紹介・あらすじ
まずは、この1冊からはじめよう!
ディープラーニングをはじめて学びたい人を対象とした入門書です。
・カラー図版で、畳み込みニューラルネットワークなどの基礎的な手法が直感的に理解できます。
・CaffeやPylearn2などの主要ツールのインストール方法や活用事例を紹介しています。
・新たなツールとして最も注目されているChainerやTensorFlowのインストール方法や活用事例も紹介しています。
<主な目次>
第1章 序論
ディープラーニングとは/注目のきっかけ/なぜディープラーニングなのか/何がディープラーニングなのか
第2章 ニューラルネットワーク
ニューラルネットワークの歴史/マカロック{ピッツの素子モデル/パーセプトロン/多層パーセプトロン/誤差逆伝播法/誤差関数と活性化関数/尤度関数/確率的勾配降下法/学習係数
第3章 畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワークの構成/畳み込み層/プーリング層/全結合層/出力層/ネットワークの学習方法
第4章 制約ボルツマンマシン
ホップフィールドネットワーク/ボルツマンマシン/制約ボルツマンマシン/コントラスティブ・ダイバージェンス/ディープ・ビリーフ・ネットワーク
第5章 オートエンコーダ
オートエンコーダ/デノイジング・オートエンコーダ/スパース・オートエンコーダ/スタックド・オートエンコーダ/事前学習への利用
第6章 汎化性能を向上させる方法
学習サンプル/前処理/活性化関数/ドロップアウト/ドロップコネクト
第7章 ディープラーニングのツール
ディープラーニングの開発環境/Theano/Pylearn2/Caffe/DIGITS/Chainer/TensorFlow
第8章 ディープラーニングの現在・未来
ディープラーニングの実用事例/ディープラーニングの先に
感想・レビュー・書評
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タイトルだけで買いましたが、かなり技術的な内容で、どう活用しようかという視点で触れてみたいという感覚だった私には難しかったです。
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誤差逆伝搬法についてわかりやすく書かれている。制限ボルツマンマシン、オートエンコーダまで書かれているので岡谷本の繋ぎとしてオススメ!
岡谷本読んだら、深層学習の松尾本読むといいかも。DeepLearningの実装もかなり幅広く扱っているので、初心者は買うべし。 -
5年以上前に、仕事で購入した本。ただその時は「ディープラーニングってどんなものか調べてみろ」で、実装までしなかったこともあり、深くは理解しなかった。
現在も深く理解したとは言い難いが、再読したので印象を記録。
フルカラーでイラストも多く、非常に読みやすい。また表面的な話だけでなく、ちゃんと数式も多く説明されているので、深く理解するには良い本ではないかと思う。特にアカデミックなザ・教科書なテイストが苦手な人にオススメ。
7章のツール類が現在でも使われているのかは懐疑的。Chainer, TensorFlowは当時もよく聞いたが。 -
前半は数式多めではあるけれど、考え方もちゃんと示されているのでついていけなくはない。後半はツールの紹介としていくつかのライブラリが示されていたが、これはちょっと余分に感じた。もちろんどのようなツールを用いているかの紹介は必要であるが、個別にインストール方法まで示す必要はないと思う。またコードも掲載されているが中途半端でそれだけでは何もできないので、それなら載せないほうがマシに思えた。ディープラーニングの仕組みと何ができるのかは十分に把握できるので全体像とツールの概要を一通り眺めるのにはちょうどいいかもしれない。
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2018年出版だけあって、最新のネットワークについて解説があるので嬉しい。
イラストで見るとCNNはわかりやすいなー -
まあまあかな
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ディープラーニングを少しでも分かりやすく説明しようとしている心意気が感じられるけど、内容が内容だけに、やはり、ディープな本。
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請求記号 007.1/Y 44
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イラストは見易いが、内容は難しい。
著者プロフィール
山下隆義の作品





