2017年07月13日

「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 」の拾い読み(1)

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「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 」を購入したので、自分が理解できる範囲でDeep Learningを解説しようと思いましたが、私の頭脳では無理だと分かったので、方針を変えて拾い読みにします。

自分の関心があったところを紹介することにします。

私の貧弱な頭脳で理解できた範囲でコメントを付けていきます。もちろん、間違ったコメントもすると思うのでそれは読む方が判断してください。

では、1回目を始めます。

まず、「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 」の構成を紹介します。

1章 Python入門
2章 パーセプトロン
3章 ニューラルネットワーク
4章 ニューラルネットワークの学習
5章 誤差逆伝播法
6章 学習に関するテクニック
7章 畳み込みニューラルネットワーク
8章 ディープラーニング
付録A Softmax-with-Loss レイヤの計算グラフ
参考文献

8章と付録と参考文献となっています。

各章には最後に本章で学んだことというのがあり、これを読むだけでも参考になるので原文のまま紹介します。

<各賞の「本章で学んだこと」>
1章 Python入門
・Pythonはシンプルで覚えやすいプログラミング言語である。
・Pythonはオープンソースで自由に使うことができる。
・本書のディープラーニングの実装ではPython3系を利用する。
・外部ライブラリとしてNumPyとMatplotlibを利用する。
・Pythonの実行モードには「インタープリタ」と「スクリプトファイル」の2つのモードがある。
・Pythonでは関数やクラスといったモジュールとして実装をまとめることができる。
・NumPyには多次元配列を操作するための便利なメソッドが数多くある。

【ツルツルの寸評】これだけでもプログラミングの経験者ならPythonとはどのようなプログラミング言語かすぐイメージできますね。

(続きは次回に)
posted by tsurutsuru at 19:47| Comment(0) | 日常茶飯事