内容説明
おお！もう第２版！ 深層学習ベストセラーがさらにパワーアップ。リカレントニューラルネットワーク、ＧＡＮ、深層強化学習の「章」が新たに加わり、ツールの最新事情も反映された。５０ページ以上増強されたお得な一冊！
目次
序論
ニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワーク
汎化性能を向上させる方法
畳み込みニューラルネットワークの活用
リカレントニューラルネットワーク
オートエンコーダ
敵対的生成ネットワーク
深層強化学習
ディープラーニングのフレームワーク
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。
nbhd
13
この本のタイトルが指し示す「イラスト」とは、各所で登場する”ヒヨコ先生”のことである。これは本当である。で、それ以外はディープラーニング関連の概念図や画像認識分野のサンプル写真ばかりで、それがカラー掲載だから、ちょっとしたイラスト感はあるのだけど、決してイラストではない。内容も、各モデルにおける誤差逆伝播法の複雑な計算式がみっちり詰まった、なかなかハードコアなもの（学びごたえがある）。さて、改めて「なぜ、ヒヨコ先生なのか？」を問うてみると、それは「癒し」にほかならない。表紙にもヒヨコ先生が３羽いるよ！2024/02/02
luckyair
2
ちょっと理論に関する部分が多かったので、今求めているものではなかった。本自体はカラー印刷で図も豊富にあるので、わかりやすいとは思う。もう少しビジネス寄りの内容があればよかったが、画像のデータ拡張など、わかる部分だけをさっとつまみ食い。★★☆2019/06/25
よく読む
2
ディープラーニングを仕事で使い始めて一年半経ちました。本書は、これから授業する際の参考と、また自身の復習のためににざっと読みました。イラストが多くとっつきやすい本ですが、内容を理解するのはそれなりに大変だと思います。LSTMの逆誤差伝搬法についても数式が載っており、そのあたり追うのは多くの人にはきつそうでした。PGGANsやA3Cなど、2年前の技術についても説明がありました。この分野の日進月歩は激しく、一年前は時代遅れと言ってもよいと思いますが、今手に取る書籍にしては新しい内容もあり、よいです。2019/05/04
細川 カヲル
0
人工知能関係で重要となってくるディープラーニング。その仕組みや扱い方をカラーの図を交えながら解説していく。入門書というよりはそこからさらに次のステージに進む段階の時に読む本というイメージが強いかな？ だからこそ図を見ながらディープラーニングのイメージがずれることなく固まってくるんじゃないかなと感じた。 個人としてはディープラーニングの仕組みそのものだけではなく、学習用に使用する用の前処理に多数の種類があるというのが最も興味深かった。周囲のものにも視点を広げることは大事だなと思った。2025/01/27
