ゼロから作るDeep Learning の商品レビュー

斎藤康毅(著者)

2020/06/28

ざっと輪読しながら学びました。一度では理解しきれなかったと思います。また時間を見つけて読みたいです。

2020/05/24

Deep learningに関する入門書です。
最初はpythonの基本やパーセプトロン、活性化関数から入り、誤差逆伝播法、畳み込みニューラルネットワークまで説明してくれている。
個人的には本当に初心者が読むのであれば、少し時間をかけて追う方が良いと思いますが、説明は非常に丁寧なので、理解は進むと思います。
サンプルコードも書かれているので、実装しながらが良いと思います。

2020/05/12

Deep Learningの入門書であり、機械学習とPythonの知識がなくても読み進めることができる。最低限の外部ライブラリを用いた実装を通して概要を学ぶ構成となっている。特に誤差逆伝播法の説明は計算グラフを用いた直感的な方法で説明しており、他書より分かりやすい。

2020/04/17

学部から院に上がったときにわかりやすいよとおすすめしてくれた神書
通称:魚本は
学部時代になぁなぁでやっていた分からなかったdeep learningの仕組みをかなり詳しく丁寧に教えてくれた
deep learningやりたいんだけどって人は絶対にこれをおすすめする
これ以降オライリーのファンです

2020/03/08

説明歌　読書会しのごの言わずに打ち込んでエラーが出たら原因調査　文献を打ち出し読んで検索す関連知識少しづつ足す　Wiki記述調べては足し体系化計り参考文献追記　

「ゼロから作るDeep Learning 」読書会に参加する前に読んで置くとよい資料とプログラム
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73

「人生で影響を受けた本100冊」の１冊。https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/16af53acbb147a94172e

2019/10/17

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。

2019/09/13

丁寧で順序立てた説明になっているために、前半はとても分かりやすくすんなり入ってくる。本書が売れているのも納得。ただ、後半ついていけず。行列の積計算によって配列の計算が一回でできてしまうことのインパクトがよく分かった。NumPyの便利さも。

2019/05/02

・入門Python3　だ
・Pythonによるデータ分析入門　け
・Scipy Lectture Notes　https://www.scipy-lectures.org/　http://www.turbare.net/transl/scipy-lecture-notes/intro/index.html
・CS231n http://cs231n.github.io

2019/04/20

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。

2019/04/01

ゼロから作るだけあって非常に分かりやすかった。
ブラックボックスのままディープラーニングを使うのではなく、本質、仕組みから理解をすることができた。