「ゼロから作るDeep Learning」読んだ
冬休みを利用して読み終わりました。
基本的な関数の話から始まり、ニューラルネットワーク、誤差逆伝播法、過学習、パラメータの与え方、CNN、などなど、学習、ディープラーニングを使うにあたっての基本的なポイントを学ぶことができました。 数学的に難しいところはなく、とても読みやすかったです。
個人的に疑問だった、画像などの次元の多いデータに対してどうアプローチしているのがかわかってスッキリしました。
コードを少し書いて動かしながらやりましたが、コアな部分は著者の方のコードを動かしました。非力なPC(GPU載ってないよん)しか持ち合わせてないので学習をゼロからやるのはできませんでしたー。 TensorFlowとかフレームワークをつかって挑戦してみよう。
雑多なメモをgithubへアップしました。pythonだったのでjupiterを使ってみましたがグラフもペタペタ貼れて便利。今後も遊んでみる。
https://github.com/atotto/deep-learning-from-scratch/tree/learn/mynote
おしまい
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
- 作者: 斎藤康毅
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2016/09/24
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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