【感想・ネタバレ】はじめてのディープラーニング Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーションのレビュー

我妻幸長

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オンライン教育プラットフォームUdemyの人気講師が教えるディープラーニングの基礎。ディープラーニングのベースであるニューラルネットワークと、ニューラルネットワークを学習させる際に用いられるアルゴリズムであるバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）を初学者にもわかりやすく解説。また画像認識の分野で高い効率性を発揮する畳み込みニューラルネットワークについてもコード付きで解説することにより、入門書であるにもかかわらず本格的AI開発の入り口まで学ぶことができます。

［本書の特徴］
・はじめてPythonに触れる方のために、Python本体と数値演算ライブラリNumPyによるプログラミングの基礎を解説しています。
・文系エンジニアのために、微分や線形代数など、ニューラルネットワークの理解に必要な数学の知識を解説しています。
・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対応。

[ブクログ · ★★★★★]

数学が苦手なソフトウェア開発者である私でも、この本のおかげでディープラーニングのバックプロパゲーションの数式導出を理解できた。
ただ、後半の畳み込みニューラルネットワークの解説は駆け足気味で、im2col/col2imのアルゴリズムが理解できなかった。
この本で得た知識をもとに、応用系の本を読んでいきたい。

[ブクログ · ★★★★★]

昨今流行りの深層学習のメカニズムについて紹介した参考書。

この手のシリーズをいくつか読みましたがその中で初学者に分かりやすく、それでいて数式などがしっかり書かれていて浅すぎない。
また載せられているPythonのコードも一番シンプルなNumPyで書かれており、どういう計算をしているかがわかりやすい点は非常に高く評価したい。

個人的な意見としては
最適化アルゴリズムが理解できる範囲で数式で説明されていた点と
CNNについて詳しく述べられていた点は非常に参考になった。