ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

著者 :
  • オライリージャパン
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本棚登録 : 122
レビュー : 10
  • Amazon.co.jp ・本 (432ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784873118369

作品紹介・あらすじ

大ベストセラーの続編。さらに作る、さらに深くDeep Learningに迫る!
コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。第二弾の本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。word2vecやRNN(リカレントニューラルネットワーク)、LSTMやGRU、seq2seqやAttention……ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスターできます。前作同様、平坦な言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側をじっくり説明し、実際に作ることで理解を深めます。最後までコンセプトは変わらない。ゼロから作る!

感想・レビュー・書評

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  • 最高。とてもわかりやすい。この本と前の本を読んで、やっと、なんでsigmoidとか変な関数使うんだろうとかいうのがわかった。微分できるからなんだね。そして、微分した形が簡単で計算がすぐできるってこととか。そして勾配消出とかの仕組みとそれに対抗するテクニックとか。昔非線形有限要素法とかやってたけど、その中でRITZ法っていう収束計算において距離を制限することで発散を防ぐってのをやってたのを思い出しましたよ。で、この本を読んでわかったことは、データを集めることが重要なのと、速い計算機を持ってるのが重要なのと、この本レベルの知識をもってハイパーパラメータのチューニングをできる職人になるってことですな。いや、大変だわ。

  • 自然言語処理

  • 最近、IT のお勉強からは遠ざかっていたのだが、久しぶりにがっつりお勉強。名著の誉れ高い前著「ゼロから作るDeep Learning」の続編、自然言語処理。最近、職場の周りで自然言語処理をやっている人達が多いので、連られて勉強してみた。

    Wrod2vec から単純 RNN、LSTM、seq2seq、最後は Attention まで、わりと最新の論文までフォローして判り易く日本語で噛みくだいて説明している。こういう本は著者本人が本当に深く理解していないとかけないもので、小さなサンプル・コードにも随所に知見が隠されていて素晴しい。

  • 請求記号 007.1/Sa 25

  • かなりヒントになった。特に後半。

  • 機械翻訳であったり、メールの自動返信等に使われる自然言語処理について書かれています。

    これらのことは、ライブラリを使えば簡単にできるのでしょう。
    ただ、ブラックボックスなのは気持ちが悪いし、自分の場合は作ることよりも、仕組みのほうに興味があるので、この本を読んでみました。

    前半は基礎的な部分の解説。
    ざっくりまとめると「単語をベクトルで表現し、単語同士のベクトルの内積を計算する。この内積を類似度と呼び、ベクトルの方向性が同じ(似た単語)であれば、結果は大きくなるし、逆向き(反対の意味)だと小さくなる。」ということらしいです。
    こうすることで、ベクトルの演算により[king - man + woman = queen]の問題も解くことができるのは面白いと感じた。

    後半は、精度をさらに向上させるための改良の話。
    ここからは難易度が急に高くなり、一度読んだだけで理解するのは困難。
    自分は理解が追い付きませんでした。
    時間があったら、また読んでみることにします。

  • <図書館の所在、貸出状況はこちらから確認できます>
    https://libipu.iwate-pu.ac.jp/mylimedio/search/book.do?target=local&bibid=333258

  • 学生購入希望で購入した図書(平成30年度)
    【所在】3F開架
    【請求記号】007.13||SA

    【OPACへのリンク】
    https://opac.lib.tut.ac.jp/mylimedio/search/book.do?target=local&bibid=184908
    これまでに学生購入希望で購入した図書の一覧は
    http://www.lib.tut.ac.jp/irai/kibo.html#konyu_kibolist
    こちらで確認できます 

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