Chainer v2による実践深層学習

著者 : 新納浩幸

• オーム社 (2017年9月15日発売)

作品紹介・あらすじ

Chainerのバージョン2でディープラーニングのプログラムを作る
本書はChainer を使ってディープラーニングのプログラムの作り方を示すものです。ディープラーニングは複雑なネットワークで表現された関数の回帰の問題と見なせます。そしてこのような問題は勾配法で解きます。この観点から Chainer によるプログラムの作成法を示しました。Chainerが2にバージョンアップしたため、2に対応し発行するものです。畳み込みニューラルネットワークについても解説しています。

感想・レビュー・書評

[atshinboさんの感想 · 2018年3月15日]

DNNの入門者で、７章のCNNのところまで読み終えての感想。

１９ページからの２章のタイトルが、いきなり「ニューラルネットのおさらい」となっており、ある程度、NNの概念的な勉強が済んで、触ったことがある位の人を対象にしていると思われる。

ウェブ上でこの手のフレームワークを勉強しようとすると、定型的なおまじないを書かされることが多くて、うんざりするが、本書では、原理的な段階を追って、それをChainerでどう実現するかを解説している。

しかしながら、サンプルコードを読んだときに、アルゴリズムは分かったが、データ構造を理解するのがたいへんだった。
型が明示されないのは、動的言語の宿命なので、本書の問題ではないのだが、LinkやFunctionの戻り値の型情報（配列の次元や大きさ）などについて、もう少しソースコメントなどで補足してもらえるとありがたかった。

[北海道大学工学研究院中央図書室さんの感想 · 2018年1月4日]

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[fraserlibさんの感想 · 2017年10月4日]

請求記号　007.1/Sh 64

著者プロフィール

1961 年長崎県生まれ。

1985 年 東京工業大学理学部情報科学科卒業。

1987 年同大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。

現在、茨城大学工学部情報工学科教授、博士（工学）。

専門分野は自然言語処理、機械学習、統計学。関連の著書多数。

「2022年 『文書分類からはじめる自然言語処理入門　－基本からBERTまで－』 で使われていた紹介文から引用しています。」