【感想・ネタバレ】ディープラーニングを支える技術〈2〉——ニューラルネットワーク最大の謎のレビュー

岡野原大輔

[ブクログ · ★★★★★]

※ 出版社さんよりいただきました，また，著者と面識がありますことご承知おきください．

シリーズ1巻目の『「正解」を導くメカニズム』に続く，岡野原さんによる深層学習の解説本．1巻目よりも発展的な内容を，ギュッっと圧縮して説明した本．1巻目より高度なので，機械学習を初見の読者を対象とはしていないようだ．教科書で機械学習を一通り学んだ人が深層学習の情報を得るにはとても便利な本．新しい拡散モデルまで紹介されていていることに驚かされる．

第1章：第1巻で紹介しきれなかった，学習の改良手法を一通り紹介している

第2章：深層学習が，データを一般的な状況にうまく汎化できる理由は，理論上の大きな問題として残っている．この問題について，現状での有力な仮説をまとめている．

第3章：代表的な生成モデルを超圧縮で紹介した本．機械学習のバックグラウンドがある人向けに，うまくかいつまんで紹介している．しかも，VAE，敵対的生成ネット，自己回帰モデル，そして新たな拡散モデルまで網羅している．

第4章：まず，強化学習についての基本的な内容を一通り復習．そして，深層学習と結び付いた DQN と Alpha GO について紹介だが，何が難しく，それをどうやって克服していったかが紹介されている．

第5章：最初の節だけは，取りこぼした自己教師あり学習．その後は，今後の展望について Sutton さんや Bengio さんの講演を基にした議論を紹介する．最後に，まだ解かれていない課題についてまとめているが，これを見ると一番難しいところは50年間変わらないなと感慨にふけってしまった．

[ブクログ · ★★★★☆]

一通り読んだが、かなり難しい。
ただ、とてもよい本なので、ディープラーニングに関心のある人は、ある程度基礎を身につけた後(第1巻がある程度理解できるようになった後)で、読んでおくべき本だと思う。
ディープラーニングで、今、何が課題になっているのかを俯瞰的に理解できるはず。