Book Meter Reviews

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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• ぶう

  読了日：2022/04/23

  初学者向けのディープラーニング技術の解説本。著者はプリファードネットワークスの岡野原さん。基本技術部分はほぼ網羅されており、尚且その解説も丁寧で大変分かりやすい内容。重要部分には色が塗られているなど、読みやすい工夫がされている所もグッド。ディープラーニング理論の学習となると「ゼロから作るディープラーニング」や、機械学習プロフェッショナルシリーズの「深層学習」の名が挙がるが、理論と実践のバランスがよく、ポイントを押さえた本書の方がよいだろう。E資格の取得に向けて勉強中の人にもオススメできる本であると思う。

• nbhd

  読了日：2024/01/28

  内容はDL初心者から中級者向け、とても丁寧に書かれている本で、著者の誠実さがある意味「文学的」だなと感じた。さて、著者がDLを「合成関数のオバケ」と書いているように、DLの不気味さは、プログラミングがおこなう”計算過程が見えない”ところにある気がする。幾重にも幾重にも網の目を張ったオバケ関数が、人間の手計算では敵わないほどの計算をブンブンとしてくれている。それはたとえ、コード上で合理的に理解可能な計算式を組んだとしても同じで、ちょっと想像つかないくらいのことをしている。わー、こわいこわい。良い本です！

• nbhd

  読了日：2024/01/30

  高速で再読。へへぇ〜と唸ったポイントまとめ。�@「ヒトが2年間、周辺の環境を見ている」という経験は、2.6億枚の画像を使ったDLの自己教師あり学習に等しい。�A「誤差逆伝播法」って言うと、なんかカッコイイけど、そんな名前が付けられる前は「後ろ向き自動微分」っていう可愛らしい名前の時期があった。可愛い。�BChatGPTの「T」の字…Transformerを構成するAttention機構を理解するのには骨が折れる。20世紀は「愛こそはすべて」、21世紀はAttention is All you need らしい。

• Nobu A

  読了日：2024/08/31

  岡野原大輔著書初読。22年初版、23年第4刷。ディープラーニング理解促進に購入。アマゾンで格安中古本も出回ってなく、値段的に学術書寄りだと予想していたが、いやはや難しい。いや難し過ぎる。間違いなくプログラマー向け。他方、日本語の上澄みを掬うような感覚でDLの凄さを漠然とながらも理解出来たのと「過学習（overfitting）」「汎化性能（generalization performance）」「教師あり/なし学習（un/supervised learning）」等の専門用語を学べただけでも良しとするか。

• nbhd

  読了日：2024/02/04

  ３回目、Attentionの部分だけ読む。ChatGPTのTはTransformerのTで、Transformerの核となっているのがAttentionだ。さて、Attentionが何をしているのかを「異性への告白」に例えて、かんたんに理解してみよう。「私はあなたが好きだ」という発話は、まず「私/は/あなた/が/好き/だ」と分解される。これをAttentionを通過させると、各単語の重要度が確率表現でランク付けされる。好き80％、あなた17％、だ3%みたいに……そういえば、ランク王国って番組あったなぁ

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