新納浩幸のレビュー一覧

物体検出のうちSSDについて，PyTorchで実装するための本。調べればいくらでも出てきそうな内容ではあるが，1つの技術について手堅くまとまっているのは良い。

NNの基本からSSDの実装まで。
PyTorchの書き方も学べるので、学生で物体検出をゼロからやろうという人には良さそう。

物体検出に絞った本
いささか物足りない気もしたが総花的な本よりも
これを1つマスターした感があり
私のようにアレモコレモと好奇心が散漫な人にはよいかも

しかしー例題の画像は何でしょうねー

DNNの入門者で、７章のCNNのところまで読み終えての感想。

１９ページからの２章のタイトルが、いきなり「ニューラルネットのおさらい」となっており、ある程度、NNの概念的な勉強が済んで、触ったことがある位の人を対象にしていると思われる。

ウェブ上でこの手のフレームワークを勉強しようとすると、定型...続きを読む的なおまじないを書かされることが多くて、うんざりするが、本書では、原理的な段階を追って、それをChainerでどう実現するかを解説している。

しかしながら、サンプルコードを読んだときに、アルゴリズムは分かったが、データ構造を理解するのがたいへんだった。
型が明示されないのは、動的言語の宿命なので、本書の問題ではないのだが、LinkやFunctionの戻り値の型情報（配列の次元や大きさ）などについて、もう少しソースコメントなどで補足してもらえるとありがたかった。

噂のchainer & Deep Learning。特にWord2Vecが面白かったのだが、同時にChainerではその頭の良さ（扱える複雑性の高さ）からこそ計算速度が遅いようで、計算が７時間経っても終わらなかったのが残念。Chianerは無料で簡単にダウンロードできるので、すぐ使えるけど「計算時間...続きを読む」という困難を抱えているようだ。これからその部分が進化するのだろうと思った。

NN及びそれの派生系についてもこれ一冊でそれなりに理解できる。

numpy, autoencoder, word2vec, RNN, (Attention) encoder-decoder

タイトルの通りchainer の本で、numpy の基本的な操作からVariable は計算グラフを保持しててというレベルから、上に挙げたそれぞれを実装してる。LSTM な...続きを読むんかも全結合層を並べて再実装して解説しててすごい。普通にword2vecとかattentionモデルを、言語としてchainerを使って解説しただけと思っても良い本。

惜しいのは本書が出る頃にchainer には
loop anstraction が入ったので、本書のコードは一昔前のスタイルになってしまったこと。chainerの布教にはいいと貢献すると思うが。

文字が大きくスカスカ。コードの解説も少なく、PyTorchでの本格的な自然言語処理の解説書と期待したがやや肩透かしの感。