ゼロから作るDeep Learning(3) フレームワーク編

斎藤康毅(著者)

• 販売会社／発売会社: オライリー・ジャパン
• 発売年月日: 2020/04/20
• JAN: 9784873119069

商品レビュー

2025/10/31

＜OPAC＞
https://opac.jp.net/Opac/NZ07RHV2FVFkRq0-73eaBwfieml/XrJj20djkgI_dZ8U1De3wEAVqLc/description.html

2024/11/21

ニューラルネットワークがなぜ複雑なのかが理解できる。実際はtensorflowやpytorchなどのフレームワークを使う場合がほとんどだろうが、こうして中身を知るのも面白い。

2023/12/26

ディープラーニングのフレームワークであるPytorch TensorFlow・・・がどのような仕組みで動いているのかを理解する本。
フレームワークを用いると、わずか数十行のコーディングで高度なモデルを実装できるが、あえて実際にPythonコードを作ってフレームワークを自作し、理解を進めていく。
フレームワークを使えない組み込み製品の設計に有効。

P209　ニュートン法を用いた最適化
P361　ソフトマックス関数と交差エントロピー誤差
P395　MNISTの学習