ゼロから作るDeep Learning の商品レビュー
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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この本はひたすら丁寧で、段階的で、我々初学者がやろうとしても追えるようにちゃんと導いてくれる。素晴らしい本である。下手な教師に習うよりよっぽど上手に導いてくれる。
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ニューラルネットワークの基本を完全に理解できるようになる名著。 他の方のレビューにもあるように、数学的記述と視覚、感覚的な理解を促すパートの配分が絶妙である。 特に誤差逆伝播法、損失関数の部分は特に読みやすい。 1点残念だったのは、重みの初期値、CNNの説明で詳細は参考文献のみ...
ニューラルネットワークの基本を完全に理解できるようになる名著。 他の方のレビューにもあるように、数学的記述と視覚、感覚的な理解を促すパートの配分が絶妙である。 特に誤差逆伝播法、損失関数の部分は特に読みやすい。 1点残念だったのは、重みの初期値、CNNの説明で詳細は参考文献のみ提示し、省かれていたことである。
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- ネタバレ
※このレビューにはネタバレを含みます
「とりあえず理屈は良いからDeepLearningをやってみたい」という人には余りおススメしませんが、どういった内部処理をしているのかを数式ではなくプログラミングにて理解したい人にはかなりオススメの本だと思います☆
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説明がすっきりしていて非常に読みやすい。数式を一切書かないわけでも踏み込みすぎるわけでもなく、適度な距離感で扱っていて入りやすい。 これで基本的な流れを覚えてからライブラリの本を1冊やると。
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Deep Learningのアルゴリズムや様々な精度向上の工夫の考え方が非常にわかりやすく述べられている。Deep Learningを学ぶ人の必読本ではないかと思う良書。
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http://public-errata.appspot.com/errata/book/9784873117584/
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入門書といいつつ、結構難しい。 サンプルを動かしながらでないと身につかない感じ。 日を改めてもう一度やりたい
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ある一定レベル以上の理系なら直ぐに理解できると思う。 このシンプルなアルゴリズムが世界を席巻している事に驚きを感じる。
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Deep Learningの基礎を学ぶ本 行列の計算あたりからのDeep Learningの仕組みを学べる まあこの辺知ってなくても動かせはできるんだけど、知っておくとアレルギーがなくなって良いと思う 仕事でAI使うなら必読だと思う
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