読書メーターレビュー

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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• kaizen@名古屋de朝活読書会 さん

  読了日：2019/06/23

  #説明歌　自然言語処理を深層学習でpython駆使し例題dockerにあげ　公開のreview意見がいろいろで著者の整理が迷っているか　ゼロから作るDeep Learningに引き続き読書会を企画しています。前著は Deep Learningの入門として断凸でした。pythonに馴染んでいない人でも、著者の跡を辿れると理解できると思いました。　https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/537b1810265bbbc70e73

• ぶう さん

  読了日：2021/05/22

  本書の主なテーマはディープラーニングを使っての自然言語処理。word2vecやRNN、LSTMやGRUなど、今回も前作同様フレームワークを使わずフルスクラッチでの実装を通して学習することができる。本書の序盤に前編のまとめもあり、前編を読んていない人でも理解しやすい構成。自分自身RNN系はあまり知見がなかったため、前編に比べてかなり難易度が高く感じられた。まだまだ勉強不足であり理解できていない部分も多いため、何度も再読し使いこなせるところまで行きたい。前編と違いなにげに多色刷りというのも見やすくて良かった。

• calicalikoume さん

  読了日：2019/03/11

  ニューラルネットの前作のおさらいから始まりword2vecやseq2seqを通じて単語の分散表現や言語モデルによる文章生成の仕組みを知れた。途中理解が進まずword2vecで挫折したが二度目で写経も交えて最後まで読み進められた。筆者が途中で説明した"解析的に"という表現を受け、数学的な部分はある程度えいやと丸暗記して片付けてしまう事も自分には必要でした。計算グラフのイメージが付くようになってからはRNNから最後のAttentionまで、新たな概念が示されそれが改良されていく興味が尽きない怒涛の流れでした。

• わたなべ さん

  読了日：2018/12/06

  良著。前作が売れたためか今作はカラー。自然言語処理のためのディープラーニングについて、実際に実装をしながら理解するというのが本書の趣旨。word2vecやリカレントニューラルネットワークについて理解ができる。後半は結構難しく感じた。最新の研究動向についても少し触れられている。この内容、ボリュームで3600円は技術書としてはかなり安いと思う。

• 翔 さん

  読了日：2021/09/15

  前作はDeep Learningの基本と言えるものを自作してみるという内容だったが、今回は自然言語処理で必要となる内容を中心に書かれている。自然言語処理をするにあたって必要な基本知識は身につけられそうだが、一部エラーが発生するまま残されていたりとウェブ上のソースコードも完璧ではない(うえに修正のPull RequestやIssueもそのまま残されていたりする)ので自分である程度なんとか出来る能力は必要になりそう。ということで初心者向けとは言いにくいかなと。

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