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Tariq Rashid
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ニューラルネットワーク自作入門 単行本（ソフトカバー） – 2017/4/28

Tariq Rashid (著), 新納 浩幸 (監修, 翻訳)
4.3 5つ星のうち4.3 62個の評価
すべての形式と版を表示
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はじめてニューラルネットワークに取り組む方にやさしく解説!

ニューラルネットワークで使われる数学の最もやさしい入門書
― さらにコンピュータ言語Pythonを使って自分自身で作ってみよう!

本書はニューラルネットワークで必要となる数学について、一歩一歩、旅する気分で触れていきながら、コンピュータ言語:Pythonを使いニューラルネットワークを自作します。今日ニューラルネットワークは深層学習と人工知能の重要な鍵であり、大きな実績をあげています。しかし、実際にニューラルネットワークがどのように機能するかを本当に理解している方は極少数でしょう。

本書では極カンタンなところからスタートし、ニューラルネットワークがどのように機能するかを理解していく―ゆっくりと楽しい旅のお手伝いします。
読者の方には中学・高校で学んだ以上の数学の知識を必要としません、本書を通して微分へ入門することも可能です。
本書の目的はできるだけ多くの読者に・できるだけ理解しやすくニューラルネットワーク自作をお手伝いすることです(さらに発展した課題が欲しい読者には、既にたくさんの教科書があると思います)。

Pythonでコードを作成し、独自の工夫を入れたニューラルネットワークを作成。「手書きによる数字」を認識してみます。

Part 1 は数学的考え方に関するものです。我々は、ニューラルネットワークの基礎となる数学的考え方を、多くのイラストや例を使って丁寧に紹介していきます。 Part 2 は実践編です。人気があり習得しやすいプログラミング言語:Pythonを紹介しつつ、人間が手書きした「数字」を認識し、容易に実行できるニューラルネットワークを構築していきます。
Part 3 では、これらのアイデアをさらに拡張。シンプルなアイデアやコードを使用し、認識率98%のニューラルネットワークへと改良を進めます。自分で書いた手書き文字でニューラルネットワークをテストし、さらに"制作者の特権"を活かしミステリアスなニューラルネットワークの心の中を覗き見してみよう。

最後に制作物をRaspberry Piで動かしてみます。本書で紹介するすべてのコードは、Raspberry Piで動くことを確認しています。
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  1. 本の長さ
    272ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    マイナビ出版
  4. 発売日
    2017/4/28
  5. 寸法
    15 x 2.1 x 21.1 cm
  6. ISBN-10
    4839962251
  7. ISBN-13
    978-4839962258
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商品の説明

著者について

Tariq Rashid(タリク ラシド)
イギリス生まれのイギリス育ち。子供のころ、近所の図書館でフラクタル数学とBBC Microのプログラミングに関する本を読み漁った。物理学の学位と、機械学習とデータマイニングの修士号を取得。現在はPythonやRを活用したデータ・テキスト分析を行う。イギリス国政府のオープンソース活用を先導し、London Python meetupグループを率いている。難しいことを美しいほど画期的なアイデアで、誰もが理解でき感謝されるほどシンプルにすることを個人的な使命としている。

監訳:新納 浩幸(しんのう・ひろゆき)
1961年生まれ。東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。現在、茨城大学工学部情報工学科教授、博士(工学)。専門は自然言語処理。主な著書に『数理統計学の基礎―よくわかる予測と確率変数』(森北出版、2004)、『入門Common Lisp―関数型4つの特徴とλ計算』(マイナビ出版、2006)、『Chainerによる実践深層学習』(オーム社、2016)がある。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ マイナビ出版 (2017/4/28)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2017/4/28
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 272ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4839962251
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4839962258
  • 寸法 ‏ : ‎ 15 x 2.1 x 21.1 cm
  • カスタマーレビュー:
    4.3 5つ星のうち4.3 62個の評価

著者について

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上位レビュー、対象国： 日本

豆人
5つ星のうち5.0 楽しく読める
2017年5月11日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
まず、分かりやすいということ。全くの初心者でも読んで理解できる。
使っている数学も、高校数学の基礎程度で敷居が低いのが良い。
とにかくニューラルネットワークに興味がある人は、是非読んで欲しい一冊。

もう一つ、本書ではパイソンを使ったプログラムを実行してみてニューラル
ネットワークを体験しますが、これが非常に良いです。私はパイソン(python3)
をNotebookを使って体験しましたが、これは非常に使いやすくて感激しました。
インタラクティブに使うのに非常に便利、初心者でも分かりやすいと思いました。
翻訳が多少硬く、小さなステップをクリアーするごとに「素晴らしいです！」
とか大袈裟な賞賛をするのが日本人的には違和感を覚えないわけではないですが、
大した問題ではないです。これほど、分かりやすく丁寧な一冊はありません。
17人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
kepler man
5つ星のうち4.0 解ったつもりになれる本ではなく、本当に解る事ができる本
2017年6月12日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
自分で作れなければ、本当のところは解らないはず。
Python3で言語の手ほどきから、シグモイド関数まで、至れり尽くせりで、丁寧すぎるほど基本を教えてくれます。
他の関数を試して見たい方は、さらに別の本が必要です。基本中の基本が誰にでも解るように書かれています。良い本です。
バイアスという表現は登場しませんが、Part 1の最終節の終わりにあるキーポイントでは、入力を小さい値にして０にしてはならないという類の指摘が纏められています。
この本の印刷なのですが、株式会社ルナテックさんの技術には感心させられました。パソコンの画面が見やすい室内照明の明るさだと、この本の文字も不思議と見やすくなります。
15人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
けい
5つ星のうち5.0 兎に角理論がわかりやすい
2018年10月30日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
プログラミング初心者であってもわかりやすい。
最後の方は結構見た目は難しいコーディングになるが、理論を１つ１つ丁寧に書いてくれているので、あ、これならコンピュータに画像を認識させられそうだなと思える。
入り口には最適の本。より応用したものを学ぶにしても初学者まず読むべき一冊だと思う。
1人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
アマゾン太郎
5つ星のうち3.0 内容はわかりやすいが・・・
2019年3月5日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
仕事にDeepLearningの恩恵を取り入れるため、まず購入してみました。
内容はわかりやすく、pythonで簡単にDeeplearningをデモできるためおすすめです。
ただし、訳者の英語レベルが低すぎます。Google翻訳にそのまま原著をコピペしたような和訳です。
少しばかりの英語ができるのであれば原著を読むことをお勧めします。
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
ミュゲ
5つ星のうち5.0 解りたい人向け
2018年4月29日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
数学ペケだけど、解りたい、という人に最適。多層ニューラルネットだけが、図を多用して丁寧に説明している。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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はまち
5つ星のうち4.0 滅茶苦茶丁寧です…だがしかし
2017年8月8日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
翻訳がたまにおかしいとこがあります。そういった内容でも大丈夫な方は買いだと思います
追記
オライリーのゼロから作るディープラーニングを読んでいますが、オライリーの方がコードの説明が多いです。なので、僕はオライリーの方を勧めます
17人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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おまんじゅう
5つ星のうち5.0 いい本です
2018年1月28日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
簡単でわかりやすい。ビジョンもしっかりしていて、迷わない。安心して読み込めた。
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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ヴァシュタール
5つ星のうち5.0 平易でした
2017年8月29日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
平易でした。かなり噛み砕いて説明してあります。何故そのような事をするのか，それは具体的にどうするのか，等々が具体例を通じて丁寧に解説されています。
ですが，この本だけではパーセプトロンの構築までしかできません。ただ，パーセプトロンが構築できれば多層ニューラルネットや他への応用は，ことニューラルネットワークについては可能だと思います。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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