Zenn・Qiitaの1記事で紹介（2025年12月、時点）。
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記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
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機械学習関連の書籍を並べた一覧で本書を挙げ、理論とPyTorchによる実装を同時に深掘りするスタイルだと説明している。書名に「講談社」と添えて紹介している。
この本について
ニューラルネットワークの理論と実装を、数学・Pythonの基礎から時系列データ向けのモデルまで段階的に学ぶ本である。偏微分と線形代数、Python環境や主要ライブラリの使い方を押さえたうえで、パーセプトロンやロジスティック回帰、多層パーセプトロン、深層化に伴う課題と対処法を扱う。時系列処理ではRNNとLSTM、GRUを取り上げ、自然言語処理に関わる応用としてEncoder-Decoder、Attention、Transformerへ進む。実装にはPythonとKeras、TensorFlow、PyTorchを用いる。付録では計算グラフ、@tf.functionの実装例、各ライブラリでのモデル保存と読み込みを説明する。
楽天ブックスの商品説明と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。