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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
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  • カテゴリ:一般
  • 発売日:2016/09/24
  • 出版社: オライリー・ジャパン
  • サイズ:21cm/298p
  • 利用対象:一般
  • ISBN:978-4-87311-758-4
  • 国内送料無料
専門書

紙の本

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 斎藤 康毅 (著)

ディープラーニング(深層学習)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...

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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

3,672(税込)

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商品説明

ディープラーニング(深層学習)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べるように構成。【「TRC MARC」の商品解説】

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。【商品解説】

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。【本の内容】

著者紹介

斎藤 康毅

略歴
〈斎藤康毅〉1984年長崎県生まれ。東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。コンピュータビジョンや機械学習に関する研究開発に従事。

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みんなのレビュー11件

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評価内訳

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紙の本

ゼロから作るDeep Learning Python

2016/12/05 19:58

1人中、1人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

投稿者:T - この投稿者のレビュー一覧を見る

大分頭の錆び付いた特にプログラミングを本業としない元理系中年読者だが、本書は理解できた。PythonとNumpiを使うと可也簡潔なコードでニューラルネット等が書けると知った。DeepLearningの部分はもっとページをさいて詳しく説明や利用例が有っても良いと思った。今後もこういったタイプの一般読者でもついて行ける様な書き方の本で更にアドバンスドな部分を書いて頂けないかと期待しております。

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紙の本

何も知らないところから始められます

2017/04/02 23:53

0人中、0人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

投稿者:honto_viewer - この投稿者のレビュー一覧を見る

この本に書かれているとおりに、Pythonを初めてインストールし、触りました。人工知能も初めて勉強します。この本には、人工知能の原理と、数式と、それを実現するための実際に動くコードが、書かれています。数学の知識は高校数学までで大丈夫なようですが、数学のセンスというものが必要で、「入力する配列の次元は何を意味しているんだろう?forで何を繰り返しているんだろう?」と、理解するのに時間がかかります。コードの説明は、ネットで調べられるグラフ描画等の一般的なコマンドについては省略されているので、Pythonが初めての場合は自分で調べる必要があります。

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紙の本

ゼロからコードを書く

2016/12/23 20:04

0人中、0人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

投稿者:Freiheit - この投稿者のレビュー一覧を見る

ゼロからコードを書くことで、しっかりと基礎を学ばせようとするコンセプトで書かれている。ライブラリは極力使われていない。

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紙の本

深層学習に興味があればぜひ

2016/12/05 18:06

0人中、0人の方がこのレビューが役に立ったと投票しています。

投稿者:げん丸 - この投稿者のレビュー一覧を見る

本書では、Pythonを使って、かなり初歩的なパーツの組み立てから始まり、最終的には深層学習を実装していく。詳しい理論については説明が省かれているが、載っているソースコードを弄ったり実行したりしながら最後まで読むと、深層学習がどのように働いるのか分かる様になっている。この本を読むまで、深層学習は自分が理解できる範囲からかけ離れた、魔法のような技術なのかと思っていたが、学校で習う基本的な数学の応用であるようだ。情報系ではなくても、プログラミングを多少でもやったことがあれば理解できる内容。深層学習に興味がある方にオススメ。

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2017/02/05 21:40

投稿元:ブクログ

ディープラーニングについて、既存のフレームワークを使うのではなく、ゼロから作りながら学ぶ本です。
数式、図、コードをまじえて、やさしいところから複雑なものへ話が進むので、とてもわかりやすいです。
本編で利用するPythonについての解説は最低限なので、プログラム未経験者は、Python3の簡単な入門書を読んだ上で挑戦してみるといいかも。

2017/05/07 19:53

投稿元:ブクログ

いやー、本当に素晴らしい本です。

ディープラーニングの基本実装に関してほぼ理解できました。
そしてそれ以外の色んな機械学習の肝みたいなものも。。

あとは実際に実装しながら、さらに理解を深めていけばよい。

その入り口としてこの本を選んで本当に正解だった。
そう断言できる名著です。

2017/06/14 13:13

投稿元:ブクログ

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。

2016/12/29 22:07

投稿元:ブクログ

今年読んだ本の中で、間違いなく5本の指に入る一冊。

流行りのDeep Learningのアルゴリズムを分かりやすく解説しています。
特に、計算グラフを使っての、誤差逆伝搬法の章は面白かった。

実際にPythonを使って何作ってみたくなった。Mac、Windows、iPadそれぞれにPythonの環境を整えてしまったw

2017/06/12 21:44

投稿元:ブクログ

Python知らなかったので、PCにインストールして週末に少しずつ動かしながら進めて、4ヶ月ぐらいかかって終わった。これ、すごく良いです。自力じゃ推論の仕組みの理解が限界で、勾配や誤差逆伝播だのオプティマイザーだの学習に関する仕組みについては理解できず、「深層学習」とか読もうとして挫折してたけど、この本読んでやっと理解できた。CNNも理解できた。あとはRNNとか強化学習とかも続編出してやってほしい。
これからはいろんな分野でディープラーニングを使いこなして行く必要あると思うので、理系の高校生には是非読んで欲しい。高校生は受験で忙しくて無理なら大学1年生は読むべしです。

2017/01/20 07:52

投稿元:ブクログ

既存のフレームワークを用いず、パーセプトロンからcnnの実装まで解説されていて、登竜門として最適な本。個人的には理論から入るよりも分かりやすかった。

2017/05/04 18:53

投稿元:ブクログ

DNNの基礎的なところからPythonを使って実践しながら学習することができる良書です。
DNNの場合、学習結果はブラックボックスと考えていたのですが、CNNの可視化に関する説明で畳みこみ層が学習前後でどう変わったかが示されており、非常にわかり易かったです。

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