他所で名前を見たことがあることが有る先生が著者に名を連ねているのとボルツマンマシンの解説も載っているので買いましたが、当然にPythonのコードが載っているはずもないので一般人の初学者には薦められません。
ボルツマンマシンと制限ボルツマンマシンの計算に使うCD法にそれぞれ一章が充てられていることから察せられるとおり少し敷居が高い研究者向けの本です。
またtransformer系モデルによってこれまでの方法が一新された感もある自然言語処理についても当然ながら出版当時のことまでしか分かりません。
ちなみに序文に「情報系の大学院生レベルであれば、理解することができる内容であろう。」とありますが、一般向けのPythonのディープラーニングの解説書の概要が頭に入っていれば、そこまでは難しくないと思います(というか監修の先生が深層学習の技術内容に詳しくなかったを図らずも露呈している気もします(実際、序文の類を寄せていない編者の先生が別にいるので))。
深層学習によるブレークスルーに至る経緯について第1章の麻生先生の解説が割と良くまとまっているので一読の価値はあるかと思います。序文に「まだはじまったばかり」とありますが、実際には現在のブームで用いられている手法の多くがいわゆる第二次ブームの時分に既に有ったことが分かるかと思います。
そんなわけで一般的な深層学習を勉強したい方にはあまりお薦めしませんが、個人的には安田先生のボルツマンマシンの解説が丁寧なので大満足です。
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深層学習 Deep Learning Kindle版
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深層(多段層)ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。この分野の最先端の著者らが人工知能学会誌に掲載した連載解説を大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。
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深層(多段層)ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。この分野の最先端の著者らが人工知能学会誌に掲載した連載解説を大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。
- 言語日本語
- 出版社近代科学社
- 発売日2015/11/5
- ファイルサイズ106168 KB
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商品の説明
著者について
神嶌 敏弘 :産業技術総合研究所 主任研究員
麻生 英樹 :産業技術総合研究所 人工知能研究センター副研究センター長
安田 宗樹 :山形大学 准教授
前田 新一 :京都大学 助教
岡野原 大輔 :Preferred Infrastructure,Preferred Networks 両社取締役副社長
岡谷 貴之 :東北大学 教授
久保 陽太郎 :Amazon,Speech Scientist
ボレガラ ダヌシカ :University of Liverpool,Associate Professor
(当情報はこの書籍が刊行された時点の情報です。)
麻生 英樹 :産業技術総合研究所 人工知能研究センター副研究センター長
安田 宗樹 :山形大学 准教授
前田 新一 :京都大学 助教
岡野原 大輔 :Preferred Infrastructure,Preferred Networks 両社取締役副社長
岡谷 貴之 :東北大学 教授
久保 陽太郎 :Amazon,Speech Scientist
ボレガラ ダヌシカ :University of Liverpool,Associate Professor
(当情報はこの書籍が刊行された時点の情報です。)
登録情報
- ASIN : B01B768QJW
- 出版社 : 近代科学社 (2015/11/5)
- 発売日 : 2015/11/5
- 言語 : 日本語
- ファイルサイズ : 106168 KB
- Text-to-Speech(テキスト読み上げ機能) : 有効になっていません。
- X-Ray : 有効にされていません
- Word Wise : 有効にされていません
- 付箋メモ : 有効になっていません
- 本の長さ : 295ページ
- Amazon 売れ筋ランキング: - 246,388位Kindleストア (Kindleストアの売れ筋ランキングを見る)
- - 989位コンピュータサイエンス (Kindleストア)
- - 1,041位人工知能
- カスタマーレビュー:
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トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
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2016年8月23日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
高度な部分が多く、個人的には岡谷さんが書かかれた「深層学習」本のほうがまとまっていて分かりやすいと思います。
2020年6月15日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
ちょっと古いけど、深層学習の成果が まとまっています。
2016年12月29日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
読みやすいです。
他の本と合わせて読むのが良いかもしれません。
という普通のコメントしか、、、
他の本と合わせて読むのが良いかもしれません。
という普通のコメントしか、、、
2015年11月10日に日本でレビュー済み
2015年4月に発売した「深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」に続く二冊目の深層学習本。
内容としては人工知能学会誌で2013-14年に連載されていた全7回の深層学習の解説記事を
大幅に加筆修正したものとなっている。
Batch NormalizationやDistillation, Adamなど、ここ1, 2年で出た技術も当たり前のように載っていて
この分野を研究している人にとってはサーベイの時間を短縮できてかなり有益な本だろう。
タイトルは同じだがMLP本とは体感7割ぐらいは内容が異なっており、
特に画像認識, 音声認識, 自然言語処理の各タスクへの応用はMLP本ではあまり取り上げられてなかったこともあって
MLP本をすでに持っている人も買って損することは全くない内容となっている。
またCNNやLSTM, Word Embeddingなどの各タスクにおける最新のトレンドもバッチリ押さえられている。
ただどちらも内容の難易度は少し高めで、またビジネスへの応用が書いてあるわけでもないので
「ディープラーニングって最近よく聞くけど何がすごいの?」
というような疑問を持つ一般人や分野外の人には向いてないだろう。
あくまでこの分野を研究している人向けの本である。
それにしても海外においてDeep Learningに関する本が現状ほとんど出ていない中で
このような深層学習の本が日本から二冊も出るのは驚嘆に値するし、
今後の日本における人工知能技術の発展にかなり寄与するのではないかと思う。
内容としては人工知能学会誌で2013-14年に連載されていた全7回の深層学習の解説記事を
大幅に加筆修正したものとなっている。
Batch NormalizationやDistillation, Adamなど、ここ1, 2年で出た技術も当たり前のように載っていて
この分野を研究している人にとってはサーベイの時間を短縮できてかなり有益な本だろう。
タイトルは同じだがMLP本とは体感7割ぐらいは内容が異なっており、
特に画像認識, 音声認識, 自然言語処理の各タスクへの応用はMLP本ではあまり取り上げられてなかったこともあって
MLP本をすでに持っている人も買って損することは全くない内容となっている。
またCNNやLSTM, Word Embeddingなどの各タスクにおける最新のトレンドもバッチリ押さえられている。
ただどちらも内容の難易度は少し高めで、またビジネスへの応用が書いてあるわけでもないので
「ディープラーニングって最近よく聞くけど何がすごいの?」
というような疑問を持つ一般人や分野外の人には向いてないだろう。
あくまでこの分野を研究している人向けの本である。
それにしても海外においてDeep Learningに関する本が現状ほとんど出ていない中で
このような深層学習の本が日本から二冊も出るのは驚嘆に値するし、
今後の日本における人工知能技術の発展にかなり寄与するのではないかと思う。
2018年10月14日に日本でレビュー済み
この内容でここまでわかりやすくまとめられている深層学習の本は他にないと思う。用語や記号の意味や定義がきちんと記されていて、読んでいて詰まることがない。
それなりの予備知識が必要とされるものの、元々情報系の院生レベルからが対象のため、問題はないはず。
担当教員から借りて読んでいるが、自分でも買いたくなった。
それなりの予備知識が必要とされるものの、元々情報系の院生レベルからが対象のため、問題はないはず。
担当教員から借りて読んでいるが、自分でも買いたくなった。
2016年6月3日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
昔、勉強していたので買ってみましたが、今の自分にはちょっと高度でした。でもいいと思いました。