「ゼロから作る Deep Learning」を読んで

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

有名な本なので、今更読後感想文を書くのもあれなのですが、
読み終わったので一応書いておきます。

タイトルの通り、スクラッチから始めて、最終的には VGG
ライクな Deep Learning のプログラムを書いていきます。

300ページ弱の本ですが、基本的な概念や主なソースコード
がすべて収まっています。そのことにまず驚きました。
しかも説明はよく整理されていて分かりやすかったです。
特になぜこのようなコードになっているのか、という点を
詳述しているので、ソースコードを試しながら一つ一つ
理解を深めていけるのは助かりました。
誤差逆伝搬法を、合成微分を延々と計算するのではなく、
グラフで理解するというのも目から鱗でした。

Adam と CNN の一部はソースコードのみの提供なので、
サポート用の GitHub サイトは見ておいた方がベターです。

仕事で使うときは TensorFlow などの既存のフレーム
ワークを使うと思いますが、フレームワークが使えない
場面や、ブラックボックスのままでは気持ち悪いと
思う(私のような)向きにはお勧めの決定版となる一冊です。