内容説明
AI研究の一分野として注目を集める深層学習(ディープラーニング)に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書。深層学習の理解に必要な数学、ニューラルネットワークの基礎から、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)やRNN(回帰結合型ニューラルネットワーク)などのすでに確立した手法、さらに深層学習の研究まで、深層学習の基礎を理論を含めてしっかり学習したい人に最適な内容になっている。近年の深層学習研究をリードする著名な研究者たちが執筆した入門者必読の書である。
感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
vinlandmbit
54
一応全体を目を通し終えたが凄まじい分量と内容の専門性の高さにこれからしっかり読み返しながら理解深める必要あり、と感じています。。深層学習の技術書籍としては定番であり始まりであり、深い内容であるため良書であり濃密です。2020/04/26
こたろう
2
Deep Learningの理論部分について、網羅的に記載された本。原著の出版が2015年なので、それまでに報告された論文をベースにDNNの原理について、広く浅く紹介されている。和書ではMLPシリーズが近い感じだが、MLPの方が1つのテーマについて詳細に記載されている。DNNについて1冊で記載し尽くすのは無理(多すぎる)ので、仕方ないが独学で読むには行間が結構大きい。論文のサマリというイメージが近いかもしれない。また、2015年当時に明らかになっていない動作についても、近年の研究で明らかになった部分もある2019/05/22
いっちー
2
一部読んだが、Ian Goodfellowの原著を読んだほうが良いと判断したので切り替え。東大の学生に翻訳させたものを出版しているっぽいので、訳が適切でない部分がある。もしも英語ができるなら、原著を読むことを強くすすめる。2018/08/03
yasu k
1
E資格試験対策で読みました2018/09/22
yorip
1
深層学習ができるまでの歴史が書かれてあって、どのようにして深層学習が作られたのかわかってよかった。2018/07/27
