ゼロから作るDeep Learning
ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正
これから数学を学ぼうと思った人のための読書リスト（2016年4月版）｜Colorless Green Ideas
はじめに 新年度になって、何か新しいことを学ぼうという気になったという人は少なくないだろう。そうした人の中には、これから数学を学ぼうと思った人もいるかもしれない。それだけでなく、高校や大学に進学したことで、今までとは違った感じの数学を学ぶ必要が出てくる人もいるだろう。 この記事では、そういった人のために、数学の学び方や考え方に触れられる文献を紹介していきたいと思う。 大学での数学の勉強 大学での数学の勉強は、高校までの数学の勉強とは違うところがある。このため、高校の時のやり方でうまくいくとは限らない。このため、大学での数学の勉強にあった学び方を身につける必要があるだろう。 日本評論社が出している『数学セミナー』の増刊号に『数学ガイダンス2016』というものがある。この本は、大学の新入生に向けて書かれた、大学での数学の学び方について記したムックである。大学の数学の世界がどんなものであるかがう
ディープラーニングの勉強用参考書まとめ - あれもPython,これもPython
ディープラーニングタノシイ! イラストで学ぶ ディープラーニング イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書) 作者: 山下隆義出版社/メーカー: 講談社発売日: 2016/02/23メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (1件) を見る 以前、『初めてのディープラーニング』を紹介した時に、 こっちのほうがおすすめだよ、と言われた書籍です。 私はあくまでも初めてのディープラーニングのが好きですけど! レベルとしては初めてのディープラーニングとほとんど一緒。 こちらのほうが、Chainer,TensorFlowと多彩なフレームワークの説明あり。 初めてのディープラーニング 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 作者: 武井宏将出版社/メーカー: リックテレコム発売日: 2016/02/19メディア: 単行本（ソフトカバー）
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