Andrew W. Trask 著
株式会社クイープ 翻訳
株式会社クイープ 監修
【本書の内容】
本書は
Andrew W. Trask, "Grokking Deep Learning",
Manning Publications 2019
の邦訳版です。
本書は「機械が学習する」というテーマのもと、
その根幹を成す「ディープラーニング」という手法を平易に解説した書籍です。
一般に「ディープラーニング」というと、その背景となる数学的厳密性を全面に押し出し、
微に入り細に入る解説が仇となって、面白くなるとばぐちでリタイアすることになりがちです。
本書は数学的厳密性はそこそこに、むしろディープラーニングの全体像を俯瞰し、
ディープラーニングがカバーする範囲とその構築方法、
そしてそのための基礎知識をイメージしてもらえるように工夫しています。
Webアプリケーションを開発する際に、フレームワークによってインフラを意識することなく
サービスを構築できるようなスタイル、と言えばいいでしょうか。
なにはともあれ、最初に提示されるPythonコードを「暗記」してみてください。
それを拡張することで、機械に学習させる「調教師」になれることが分かるはずです。
【本書のポイント】
・数式を使った基礎理論ではなく「扱える」ディープラーニングを学べる
・線形代数、微積分、凸最適化はもちろん、機械学習の知識も前提としない
・ニューラルネットワークの基礎から上位層やアーキテクチャを学べる
・Python 3.x系で実際に試せる
【読者が得られること】
・ディープラーニングの全体像
・ニューラルネットワークの基礎
・学習精度の上げ方
※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
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(翔泳社)
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刷数は奥付(書籍の最終ページ)に記載されています。
書籍の種類:
書籍の刷数:
本書に誤りまたは不十分な記述がありました。下記のとおり訂正し、お詫び申し上げます。
対象の書籍は正誤表がありません。
発生刷 | ページ数 | 書籍改訂刷 | 電子書籍訂正 | 内容 | 登録日 | ||||
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1刷 | 082 本文下から2行目 |
未 | 未 |
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2020.03.30 | ||||
1刷 | 083 図「(4)複数の入力:それぞれのweight_deltaを計算し、それぞれの重みに適用」内 |
未 | 未 |
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2020.03.30 | ||||
1刷 | 089 図版「(2)予測:予測を行い、誤差とデルタを計算」内 |
未 | 未 |
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2020.05.14 | ||||
1刷 | 091 図版「(2)予測:予測を行い、誤差とデルタを計算」内 |
未 | 未 |
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2020.05.14 | ||||
1刷 | 092 図版「(4)学習:重みを更新」内 |
未 | 未 |
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2020.05.14 | ||||
1刷 | 093 図「(3)比較:各weight_deltaを計算し、それぞれの重みに適用」内 |
未 | 未 |
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2020.03.30 | ||||
1刷 | 125 コード内 |
未 | 未 |
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2020.04.07 | ||||
1刷 | 127 図版「(1)ネットワークの重みとデータを初期化」 |
未 | 未 |
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2020.04.07 |