間違った計算はやってないと思いますが、多分著者はあまり数学を理解していないと思いました。
数学をそれなりに学んだことがある人は、δや∂といった変数や記号は誤解を生まないように扱うと思いますが、この本でのそれらの扱い方がよろしくないです。
例えば、この本では∂E/∂bk を単に∂bkと定義しています。
数学や理論物理をされた方であれば、微分される側の変数を省略するような書き方は普通しません。
やるなら∂Eと書いて、微分した変数を∂の右下に小さな添字で記入します。
そしてアインシュタインの縮約の記法を使って、同じ添字の場合は和をとって、そうでない場合は別の変数として扱うなど、そういった扱い方をします。
そして、上記のような成分計算を行う際はクロネッカーのデルタ（δij）がよく出てくるものです。
しかしこの本では、そんな中、ある変数で微分したものをδkと定義したり、紛らわしい事この上ないです。
そのようなわけで、理工系学部で数学をまともに勉強したことがある人は結構アレルギー反応を示すと思いました。
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出版社より
本書は、可能な限り多くの方がディープラーニングの本質を学ぶことができるように、プログラミングと数学から畳み込みニュートラルネットワークに至まで、手を動かしながら少しづつ丁寧に学べるように設計されています。また扱うコードは直感的な分かりやすさを重視しています。変数名やコメントにも注意を払い、可能な限りシンプルで可読性高いコードを心がけています。本書が、多くの方々のAIに取り組むきっかけになれば嬉しい限りです。
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ニュートラルネットワークニュートラルネットワークには、複数の入力と複数の出力があります。多数のパラメーターを持っており、これらを調整することで豊かな表現力を発揮します。ディープラーニングにおいては、これらのパラメータが最適化されることで、学習が行われます。学習が最適に行われると、入力に対して適切な判断を行った結果が、出力として得られるようになります。 |
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ディープラーニングのバイブルとして
Pythonは未経験だったが、Pythonの基礎をわかりやすく丁寧に書いており、プログラミングの基礎ができていればすぐにPythonの特徴を理解できる。ニューラルネットワークの数学的意味を親切に書いてある。大学一年レベルの微分が出来ればスイスイと飲み込める。自分は画像認識は必要なかったのでその手前で読むのを一旦止めたが、自分が欲しい人工知能を作る為に必要最低限は習得でき、ある程度形にすることは出来た。本誌のダウンロードデータとは別に自分で学習データを与えて、コンピュータが学習いていく様を見れたので感動した。そんな、入門書として最適な一冊。買って間違いはない。付箋を貼って何度も読み返してます。
