レビュー
概要
理論と実装を両立させたディープラーニングの教科書。PythonとNumPyベースで基本的なネットワークからCNN、RNNまでの構造や学習アルゴリズムを手を動かしながら構築する。
読みどころ
- 第1章はパーセプトロンと勾配降下を図で解説し、誤差逆伝搬を順を追って実装。
- 中盤では活性化関数の選び方、ミニバッチ、正則化を含むハイパーパラメータの調整ワーク。
- CNN・RNNのセクションでは具体的なコードが載り、構造と実装の対応が明快。
類書との比較
『Deep Learning from Scratch』（オライリー）は英語版であるが、日本語追加の構造とコードが丁寧なので初心者向けに差別化。
こんな人におすすめ
- 理論と実装を同時に追いたい学習者。
- Python、NumPyで勉強したい人。
- モデルの構造を自分で書いて理解したい人。
感想
初歩から網羅されていて、ステップを順に進めれば勾配の感覚がつかめる。
