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

著者 :
  • オライリージャパン
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本棚登録 : 923
レビュー : 49
  • Amazon.co.jp ・本 (320ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784873117584

作品紹介・あらすじ

実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ!
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか? なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか? といった“Why”に関する問題も取り上げます。

感想・レビュー・書評

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  • 手書き文字入力を題材にニューラルネットワークの数学的な説明とプログラミングでの実装がどちらもわかりやすく説明されている。

  • ディープラーニングよくわからないから、なんとなくわかる。まで確実連れて行ってくれる一冊。

    Pythonがわからなくても十分に読める本であり、自分の得意な環境に応用していくのも難しくない。確実にディープラーニングの基礎を習得できます。

  • 2階集密書架 : 007.13/SAI: 3410162040

  • 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。

  • なかなか面白かった

  • 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。

  • 斜め読み。わかりやすい。

  • 2が出てるらしいので積読消化した。多分買ったときはゼロから始めるに空見したんだと思う、数式を使ってしっかり解説していくタイプだったので流し気味に読んだ。実際使ってみて詳細が知りたくなったらまた読もうと思う。

  • 有名な本だけあり、わかりやすい上に専門的なことも書いてありとても勉強になった。

    4章まででひととおり機械学習のことが理解できるが、5章の「誤差逆伝播法」では、勾配を偏微分で計算するにあたっての最適化に、行列計算で実行できるような方法が示してあった。現代では飛躍的にコストパフォーマンスが高くなったGPUを利用した計算ができるような動機から始まるアルゴリズムだと思われる。著者含め、機械学習研究者の叡智を感じた。

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