【感想・ネタバレ】初めてのディープラーニング オープンソース＂Caffe＂による演習付きのレビュー

武井宏将

ディープラーニング（深層学習）は、機械学習に劇的な進展をもたらしました。脳の神経回路に似せた“階層の深いニューラルネットワーク”の最適化手法が、人工知能研究を新時代へ導いたのです。
本書は「基礎編」と「理論編」を通じ、その原理を初学者にも分かりやすく解説します。画像認識分野での衝撃的な成果など、この技術が注目される背景や研究の歴史的経緯にも言及。SuperVisionのチャレンジや「Googleの猫」といった実証研究を紹介するほか、CNN、RNN、AutoEncoderといった代表的アルゴリズム、勾配法による最適化計算の手法等も明らかにします。
さらに「体験編」では、Linuxユーザーを対象に、オープンソースのディープラーニングフレームワーク“Caffe”、および手描き文字のサンプルデータを用い、ニューラルネットワークのパラメータチューニングを実験してみます。

[ブクログ · ★★★★★]

Caffeを使用したDLの実装について、実際のコードや編集点などを示しながら紹介しているため非常にわかりやすくて良い。各種のファイルについても簡単ながら説明がある。Windows向けのライブラリではないためLinuxベースで紹介されるが、VMのインストール方法も紹介している。

[ブクログ · ★★★☆☆]

畳み込みネットワークについての概念的な知識はためになったけれど。。。
人を選ぶ本ですね。簡単すぎて、ここから数式phaseにいけるかといったら微妙でしょう。数式苦手だけど、DeepLearning知りたい！って人向け。
この手の本は初心者にとってはかなりいい本であると言えます。