ゼロから作るDeep Learning
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実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ！ ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。
レビュー(85件)
ディープラーニング初心者の入り口
Pythonのダウンロードから実装までの手順が最初に書かれており、手を動かしながら学んでいけます。詳しい理論実装が8割9割、ディープラーニングについて1割ほど。小難しい内容ではあるが、ディープラーニングの入り口としては分かりやすく説明されていて次への一助になる本でした。
初学者におすすめ
そもそもpythonのコードの書き方から記述されているので、プログラミングはやったことはあるがpythonはないという人が、わざわざpythonの参考書を買う必要がない。さらに、機械学習においても、基礎から書かれているので分かりやすいほだと感じた
深層学習の考え方から丁寧に解説してあり、無理なく理解することができます。順を追ってプログラムを書いていくことで、実装の方法もわかります。プログラミングについては第1章のPython入門で簡単に触れてあり、他の言語を学んだことのある方は入りやすいでしょう。プログラミング自体が初めての方は、ブルーバックスの入門書などを先にやっておくと良いかもしれません。
深層学習初心者向け最高な本
すごく理解しやすくて、感動しました！ 数学苦手の私も理解できます！
数式やグラフだけではなく、プログラミングコードも併用されて、ディープラーニングが解説されていますので、理解しやすいです。実際にプログラムを動かしてみて、勉強するのも楽しいですね。