しくみがわかる深層学習

著者 : 手塚太郎

• 朝倉書店 (2018年6月29日発売)

作品紹介・あらすじ

深層学習（ディープラーニング）の仕組みを，ベクトル，微分などの基礎数学から丁寧に解説。〔内容〕深層学習とは／深層学習のための数学入門／ニューラルネットワークの構造を知る／ニューラルネットワークをどう学習させるか／他

感想・レビュー・書評

[北海道大学工学研究院中央図書室さんの感想 · 2019年11月12日]

【電子ブックへのリンク先】
https://kinoden.kinokuniya.co.jp/hokudai/bookdetail/p/KP00020537
※学外から利用する場合は、以下のアドレスからご覧ください。（要ログイン）
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[fraserlibさんの感想 · 2018年11月16日]

請求記号　007.1/Te 95

[tamamura57さんの感想 · 2018年7月8日]

深層学習の本は理解不能となって何度か途中で投げ出しましたが、今回やっと最後まで読み進むことができた。最後まで読めた理由としては先ず第一に174ページと本が薄かったことw第二に数式で深層学習の説明に入る前に深層学習で用いる数学の解説があったことが大きな理由だ。数学の説明箇所は当初演習問題などを解いてましたが、後半は端折ったところがあり、そこが後まで尾を引いて（もちろんそれだけではない）わからないところも多々あったが読み切ることができた。それにしても難しい^^;

著者プロフィール

筑波大

「2019年 『しくみがわかるベイズ統計と機械学習』 で使われていた紹介文から引用しています。」