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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• kochi

  読了日：2021/06/07

  深層学習の仕組みを理解するための数学超入門。別の本で誤差逆伝播法の説明に引っかかっていたので、本書を手に取る。当該本では計算グラフという考え方で、逆伝播を説明するのだが、本書でのオーソドックスと言われる偏微分のチェーンルールでの説明でひっかかりが解けたました。結局同じことを説明していたのでした。当たり前だが。視点を変えるのも良いという一例。購入した時は、エクセルで試せることが本書の売りでしたが、Python なども普通に入手できるので、悩ましいところ。（動きました、すごい！で終わるのは、よくないけど）

• Mark X Japan

  読了日：2018/07/23

  ディープランニングがどのようなものかが，だいぶわかりました。特に悪魔を使った説明が，仕組みを理解するうえで，大変良かったです。そのうえでの感想ですが，シンギュラリティが来るとは思えません。☆：３．５

• smatsu

  読了日：2023/02/11

  文句言った手前もあり再読。本書の眼目は、DLのモデル構築は本質的には単回帰分析で回帰直線の傾きと切片を求めるのと同じことであり、ただそのパラメータが増えて関数が複雑になっただけであるということを（比較的）わかりやすく数式で原理的に示している所。さらにその時、一々面倒な微分をしないでよい誤差逆伝播法というアイデアのすばらしさについても解説している所だと思う。しかし難点は入門と謳っておきながら数式の変換がすっ飛ばしで説明も雑な所で、最低でも高校数�Uレベルの微積分をきちんと理解していないと厳しいと思う。

• yyhhyy

  読了日：2018/01/20

  ディープラーニング自体は余り難しい数学も統計も使っていないということを改めて気づかせる本。 この辺りがやはり統計家ではなくエンジニアサイドからディープラーニング（AI）が広まっている所以なのだろう。

• Wisdom

  読了日：2017/04/07

  いわゆる青本（機械学習プロフェッショナルシリーズの『深層学習』）で誤差逆伝播法が理解出来なかった人にオススメ．学習とは最適化である→最適化では勾配降下法を使う→勾配降下法では微分が重要→多層NNでは微分が大変→誤差逆伝播法だ！　というロジックが分かりやすく書かれている．ただし，Σ記号に抵抗がない人には冗長すぎるかも．

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