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：2022/04/28

  ディープラーニングを支える技術の続編。著者は同じくPFNの岡野原さん。年初に出した本の続編がこんなに直ぐに出るの？と驚いたが、元々は一冊で出版する予定だったものをあまりにボリュームが多いため２冊に分けたとのこと。基本部分をまとめた前著と比較し、今回はテーマ毎に深掘するような内容。テーマは「なぜ学習できるのか」、「なぜ汎化するのか」、「生成モデル」、「深層強化学習」の4つ。特に前２つはなかなか他書にないテーマのため大変面白かった。最終章には今後のテーマになり得るポイントがまとめられており、こちらも興味深い。

• Nobu A

  読了日：2024/09/02

  上巻に続き、下巻も読了。と言っても正直一知半解。そもそも近所の公民館で実施される講座「生成AIを知ろう触ってみよう」を受講前に予習したく購入したもの。プログラミングもやらない門外漢には新刊定価購入はかなり痛い出費。最終章のディープラーニングと人工知能の今後の可能性と展望はそれなりに勉強なったが、本文中の夥しい数の専門用語ははっきり言ってチンプンカンプン。日本語の上澄みだけを舐めているだけの感覚。受講中に何かしらの役に立ったと感じるだろう。いつか再読したい。いや、多分しないだろうな。

• まじぇすた

  読了日：2022/12/27

  前作に引き続き素晴しい内容。深層学習モデルの汎化性能の高さを現在分かっている最新の理論で分かりやすく説明する（第2章）。また、深層生成モデル（いま流行りの拡散モデル）の説明も良かった。続く深層強化学習は覚える用語が次々に出てきて読み通すのがとても大変だったけど、いつも難しいから後回しにしていた強化学習の理解が進んで嬉しい。前作よりもさらに濃密な内容となっているため、ページ数は前作より少ないのに前作の2倍位の分量に感じる。今回も非常に勉強になったけど濃密すぎて気力を使い果たした。。。

• R

  読了日：2022/05/05

  最先端のDLに追いつきたいため、1を途中にして読了。8割位理解できたと思うが、直感的にわからない部分も多かったのでそこは参考文献も追って学びをさらに深くできればと思う。汎化の話は目的関数の形状を踏まえていてわかりやすく、生成モデルはVAE、GANなどについて、深層強化学習についても基礎概念からAlphaGoとその拡張、最後のトピックも現在の到着地点、今後の展望はどうかという形で、途中数式も入れつつ、イメージ醸成のために例示も多く取り入れていて、バランスの取れたわかりやすい解説書だと思った。

• デコボコ

  読了日：2023/03/18

  ○ 突貫で書いたらしきタイポは多いですが、よくまとめられていて文献もしっかり引かれています

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