ゼロから作るDeep Learning-Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

“ゼロから作るDeep Learning”は初めてディープラーニングの理論と実装方法を学ぶ人におすすめの本です。

本書の特徴は以下のとおりです。

  • 最低限の外部ライブラリだけを利用し、ディープラーニングを実装する
  • Pythonを使って実装している
  • ディープラーニングやニューラルネットワークの理論について分かりやすく解説している
  • 自動運転、画像生成、強化学習などディープラーニングの応用例を紹介している
  • 画像認識が主題で、自然言語処理や音声認識などは扱はない
  • TensorFlowのようなフレームワークは使わない

TensorFlowやKeras, Chainerで簡単にディープラーニングが実装できるようになっていますが、理論を知っておくことは非常に重要だと思います。理論を知っていると、最適な手法を探す時や高速化にアプローチしやすくなります。

 

私は何冊かディープラーニングの理論を解説した本を読みましたが本書が一番理解しやすかったです。

特に”誤差逆伝播法”の解説が他の本より分かりやすかったです。

多くの本は”誤差逆伝播法”を「数式」を用いて解説していますが、本書は「計算グラフ」という手法を用いて解説しています。

高校3年生レベルの数学の知識があれば理解できると思いますが、数学に慣れていない人は、理解できない箇所があるかもしれません。その場合は数学の参考書やWebサイトで学びましょう。

まとめ

“ゼロから作るDeep Learning”はディープラーニングの理論と実装方法を一番分かりやすく解説している本だと思います。

ディープラーニングの理論と実装方法を学びたい人には一番おすすめしたい本です。

本書を読み終えた後は、次にゼロから作るDeep Learning② – 自然言語処理編“を読む事をおすすめします。こちらはゼロから作るDeep Learning”2冊目で自然言語処理の理論と実装方法を学べます。

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