はじめてのディープラーニング2 Pythonで実装する再帰型ニューラルネットワーク, VAE, GAN (Machine Learning)

本書は、ディープラーニングの応用的な技術である再帰型ニューラルネットワーク(RNN)、Variational Autoencoder(VAE)、Generative Adversarial Networks(GAN)をPythonで実装しながら実践的に学ぶための書籍です。既存のフレームワークに頼らず、Pythonのみで数式をコード化する原理から丁寧に解説しているため、ディープラーニングの内部動作を深く理解したい初学者や、基礎を固めたいエンジニアに最適です。自然言語処理で威力を発揮するRNNによる文章生成や、画像生成などに応用されるVAE・GANの実装を通じて、理論と実践を結びつけることができます。前作「はじめてのディープラーニング」を読んでいない読者のために、Python、数学、ニューラルネットワークの基礎に触れる章も用意されており、安心して学習を始められます。サンプルプログラムはダウンロード可能で、Google Colaboratoryにも対応しているため、手軽に試すことができます。ディープラーニングの応用技術を自らの手で実装し、理解を深めたい方にとって、本書は強力な学習リソースとなるでしょう。