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詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~

著者 : 巣籠悠輔

• マイナビ出版 (2017年5月30日発売)

深層学習についての予備知識がなくても学習できるように理論とTensorflowとKerasを使った実装の解説がなされています。コードはGitHub上に用意されているのですぐ使うことが可能です。MNISTをつかった画像分類と時系列をRNNで解説されています。数学の簡単な説明から始まって、Python開発環境のセットアップ、ニューラルネットワークの基礎の実装、実際によく使われるDropoutやBatch normalizationなどのテクニックについても解説があります。さらに、RNNの基本を簡単なデータ例を用いて理論・実装、そして応用例という形で、基礎から応用といった構成になっているので詰まることなく、コードを実行しながら読み進めることが可能です。ただ、データセットがいわゆるサンプルなので実際の課題を解くにはもう少しいろんな試行錯誤が必要出ることは理解した上で深層学習の基礎の基礎を一冊で学ぶにはオススメの一冊です。

現在パッケージのバージョンが変わったこともあり、新しい版がでています。フレームワークもPytorchも加わっているようです。

感想投稿日 : 2021年9月22日

読了日 : 2017年12月5日

本棚登録日 : 2021年9月22日