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

巣籠悠輔(著者)

• 販売会社／発売会社: マイナビ出版
• 発売年月日: 2017/05/30
• JAN: 9784839962517

商品レビュー

2021/09/22

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。

2021/02/22

流し読み。バックプロパゲーションの説明は「はじめてのディープラーニング」の方が工夫されていて、分かりやすいと思う。

2021/02/09

最近、著者の講義を受ける機会があったので、途中まで読んで放りだしてあった著作をあらためて読了。今ではもう第二版が出ている(この本ではまだ Keras が tensorflow に取り込まれていない)が、持っていたのは 2017年版。パーセプトロンから(ディープ)ニューラルネットワーク、RNN までを詳説する、理論と実装のバランスが取れた良書。特に LSTM の説明は著者オリジナルらしく、あまり他では見ない説明の仕方をしている。