ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編
斎藤 康毅オライリー・ジャパン552ページISBN 9784873119069
ディープラーニングタグで同率7位（38冊中）。Zenn・Qiitaなどの2記事で紹介（時点）。
- 紹介記事
- 2件
- 媒体別
- Qiita 2
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この本を選ぶ前に
- 出版年
- （約7年前）
- タグ内の順位
- ディープラーニングタグで同率7位（38冊中・紹介記事数の順）
紹介している記事（2件）
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。
- SE 3年目で読んだ技術書52冊 Qiita · BinomialSheep · · いいね 77
本巻について、ディープラーニングのフレームワークを自作する内容だと紹介している。サイエンス面では「ゼロつく①」の復習が多いとする一方、フレームワークとして見通しよく実装することで理解がかなり深まったと評価する。また、エンジニアリング面でも多くの学びがあり、インクリメンタルに大きなものが出来上がっていく過程を体験できたことも純粋に楽しかったと述べている。
- 技術書 2020 Qiita · 卵 出汁巻 · · いいね 8
本書をゼロからフレームワークを作る巻として紹介している。自分で作ることによってこそ見えてくるものがあると述べ、フレームワークを作る過程に意義を見いだしている。
この本について
本書は、DeZeroというディープラーニング用フレームワークを段階的に実装し、自動微分やフレームワークの仕組みを学ぶ書籍である。変数と関数の表現から始め、数値微分、計算グラフ、バックプロパゲーションへ進み、逆伝播の自動化や可変長引数、複雑な計算グラフへの対応を実装する。続いて、循環参照を避けるメモリ管理、微分値を保持しないモード、演算子のオーバーロード、パッケージ化を扱う。さらに計算グラフの可視化、テイラー展開、勾配降下法とニュートン法による最適化を経て、高階微分を自動計算するための理論と実装へ進む。出版社は、DeZeroの実装を通してPyTorch、TensorFlow、Chainerなどの現代的なフレームワークに通じる知識を学ぶ内容としている。
出版社の内容紹介・目次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。
目次（主な章）
出典: 出版社の書籍ページ （章の見出しのみ）
- 付録A インプレース演算（ステップ14の補足）
- 付録B get_item関数の実装（ステップ47の補足）
- 付録C GoogleColaboratoryで動かす