はじめてのディープラーニング2 Pythonで実装する再帰型ニューラルネットワーク，VAE，GAN

我妻幸長

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前作「はじめてのディープラーニング」では、基礎中の基礎であるニューラルネットワークとバックプロパゲーションを初学者にもわかりやすく解説しましたが、本作では自然言語処理の分野で真価を発揮する再帰型ニューラルネットワーク（RNN）と、ディープラーニングの生成モデルであるVAE（Variational Autoencoder）とGAN（Generative Adversarial Networks）について実装方法を含めて解説します。もちろんプログラムの実装については、前作を踏襲してPythonのみで行い、既存のフレームワークに頼りません。

［本書の特徴］
・前作を読んでいない方のために、Python、数学、ニューラルネットワークの基礎について解説する章を設けています。
・サンプルプログラムはフレームワークを使わずにPythonのみで記述しています。このため数式をコード化する際の原理が初心者にもわかりやすくなっています。
・サンプルプログラムはSBクリエイティブ株式会社のサイトからダウンロード可能です。
・Python3、Jupyter Notebook、Google Colaboratory対応。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 全般
• 出版社: SBクリエイティブ
• ページ数: 344ページ
• 電子版発売日: 2020年03月24日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 103MB

[ブクログ · ★★★★★]

1を見ていないので詳細は分からないが、確かにはじめての…というタイトルから一般に想像されるレベルよりは難しいのかもしれない。ただ、DNNについてはある程度理解がある上で読むと、RNNやLSTM、GRUさらにVAE、GANまで、とても丁寧に分かりやすく、かつ端折るところはきちんと断って書かれている良書に思う。著者によるYouTubeの無料動画講座も分かりやすかった。