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20180720読了。
以前軽く読んだときは、あまりよく理解できなかった。
最近、ハンズオンの講義（東大松尾研のDeepLearning基礎講座）を受けたことによって理解度が大きく向上して、楽しく理解しながら読めた。
技術系と数学的な理解は、手で実際に計算したり、グラフ化したりコードを書きながらじゃないと、自分の場合は腹落ちしない模様。
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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。
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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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DeepLearning系のライブラリは一切使わずに解説してくれているので、全体的な構造、仕組みにフォーカスすることができ、とても分かりやすかったです。DeepLearningのコアな部分を知りたい方にはとてもオススメできる書籍です。
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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。
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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。
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積読にしておいたのを、ざーっと眺めてみた。
ゼロからだけあって、Pythonやパーセプトロンの基礎から実際の実装まで、すごく丁寧に解説してくれている。
コードを真似て、とりあえずできそうなイメージはできたものの、問題は教師データ＆テストデータ作りかも…
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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。
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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。
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TensolflowやChainerのような機械学習ライブラリを使わずに説明してくれているので理解しやすかった。再帰型だけ難しくて読み飛ばした・・・
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技術本に定評のあるO'REILLY（オライリージャパン）によるディープラーニングの解説書。タイトルの通り、Scikit-learnのようなアルゴリズムライブラリを使わずに、自力でゼロからディープラーニングを実装できるようになります。
続きはこちら↓
https://flying-bookjunkie.blogspot.com/2018/12/deep-learning.html
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手書き数字認識の実装を通じて、Pythonによるニューラルネットワークの機械学習が学べる。Pythonの基本やANDゲートの解説から始まるように、最低限の知識を補完し初心者を救う親切心が随所に垣間見える。行列をまともに勉強していない自分でもある程度の理解に達することができた。本書を読んでも一からDeep Learningの開発ができるようになるわけではないが、機械学習の仕組みを理解することで世間で騒がれている議論に多少なりとも付いていけるようになると思う。
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計算式やプログラミングの中身はよくわからないが、だいたいの流れは分かった気がする。
Convolution = 畳み込み は覚えておこう。
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現在知りうる限り深層学習を勉強する上での最良の入門書。本当の「わかりやすさ」は決して情報を削減せず、丁寧で、ひとつひとつちゃんと教えてくれる。
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P.122まで読了。丁寧に書いてあるので、読んで手を動かしてやっているうちに、動作がつかめてくる感じ。
ただ、大学レベルの数学は必要になる。(ある程度書いてあるので理解できれば大丈夫だが)
投稿者：honto_viewer - この投稿者のレビュー一覧を見る
投稿者：でんでん - この投稿者のレビュー一覧を見る
