高校数学でわかるディープラーニングのしくみ の商品レビュー

涌井貞美(著者)

2022/07/19

ディープラーニング（深層学習）の仕組みを知りたい人には、わかりやすく、しかしゴマカシをあまり入れずに数式も使って説明していて、良い本。なお、ディープラーニングで必須の偏微分については付録で説明しているので、「高校数学でわかる」というのはややミスリーディング。

2022/01/22

ディープラーニングについて改めて理解を整理しようと思い読書。
その仕組みについて脳の神経ネットワークの観点からわかりやすく解説しようとこころみているほん。
CNN・RNNの説明がわかりやすかった

メモ
・畳み込み層は対象物識別の特徴ごとに生成。
　情報が圧縮される形となる。
　特徴という切り口でメッシュを荒めに切り取ることによる圧縮。
　それを、さらに荒いメッシュに集約して表現するものをプーリングテーブル。例えば各区画の最大値として採用して、テーブル構成を行うなど。他平均プーリングなども。
・リカレントニューラルネットワークは、以前の情報を記憶するメモリーがふくまれるもの。コンテキストノードと呼ばれる。　このメモリを用いて、時系列データを処理する、重みをつけて判定を行うものがリカレントニューラルネットワークの原理

2020/06/08

初学者にとっては良書。
とても分かりやすい解説で、理解しやすかった。
順を追って丁寧に説明してくれており、ディープラーニング初学者にとっては有難い。