Amazon.co.jp: Chainerによる実践深層学習 : 新納浩幸: 本

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Deep Learning のフレームワークである Chainer を使って、複雑なニューラルネットの実装方法を解説!!
Chainer は 2015年にPreferred InfrastructureがPython のライブラリとして開発・公開したフレームワークです。
本書は、Python の拡張モジュールであるNumPyの使い方やニューラルネットの基本をおさらいした後に、Chainerの基本的な使い方を示します。次にAutoEncoderを題材にして、それを確認し、最後に、自然言語処理でよく使われるword2vecと RNN(Recurrent Neural Network) を解説し、それらシステムを Chainer で実装します。既存にない複雑なネットワークのプログラムを作る際の参考となるものです。

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本の長さ

192ページ
言語

日本語
出版社

オーム社
発売日

2016/9/9
寸法

14.9 x 1.1 x 21.1 cm
ISBN-10

4274219348
ISBN-13

978-4274219344
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登録情報

出版社 ‏ : ‎ オーム社 (2016/9/9)
発売日 ‏ : ‎ 2016/9/9
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 192ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4274219348
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4274219344
寸法 ‏ : ‎ 14.9 x 1.1 x 21.1 cm

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新納浩幸

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da1sun
本書だけで深層学習を理解するのは厳しいものがあります
2017年4月3日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
深層学習は理解できていて、あとはChainerの使い方だけ分からないという方には良いかと思いますが、ざっくりとした説明が多く、どうしてそうなるのかの説明が少なかったり省略されています。そのため、本書のプログラムをそのままコピーして動かしてみることは可能かもしれませんが、深層学習の勉強には向かないと思います。
私は他のライブラリでAutoEncoderを理解していたのでそこまでは進められましたが、6章のword2vec以降は全く理解できませんでした。

word2vec, RNN, LSTMに初挑戦と思って本書を手にしましたが、期待は見事に砕かれました。別の方法で勉強して出直します。

その他細かい気になった点
「4.5 誤差の累積」や「4.8 ロジスティック回帰」は前後の繋がりなく唐突に出てきた感じがして困惑しました。
「3.4 optimizer」、「5.2 Denoising AutoEncoder」についての説明も投げやりな印象で思わずツッコミたくなる感じでした。

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7人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

レポート
VocalRhyme
良いと思います
2016年10月28日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
この本に限ったことではありませんが、Chainerはどんどんバージョンアップされているので、いつまで本の内容が有効かは分かりません。
内容は良いと思います。

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8人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

レポート
たか
自然言語処理が中心で、全体的に中途半端
2017年6月11日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
本書の内容を大まかに分割すると以下のような感じです。
・2～3割が深層学習の説明
・5割くらいが自然言語処理の説明
・2～3割がchainerによる実装の説明

私が望んでいたのは、chainerによる実装の説明だったので、2～3割の部分はそれなりに有効でした。
しかし、ググって自力で情報収集するより、少しは効率良く学習できたかなと言う程度です。

私は深層学習自体についてはすでに色々と勉強済みだったので、本書の深層学習の説明はおおむね理解できました。しかし全体的に説明が舌足らずな印象で、初めて深層学習を勉強する人にとっては、理解困難な部分が多いだろうなと感じました。

著者自身が自然言語処理の研究者のようで、例題は自然言語処理がほとんどです。
自然言語処理の知識がほとんどない私にとってはかなり難しく感じました。また、私は自然言語処理をあえて勉強しようという気もないので、本所の半分以上の部分は無意味でした。
深層学習の説明の舌足らずな感じを考えると、自然言語処理が専門外の人にとっては記述が舌足らずで理解困難で、専門の人にとってはおそらく当たり前のことしか書いていないだろうなという感じです。

深層学習が有効とされている最たる分野は画像処理だと思いますが、画像処理を例とした説明はまったくないです。

タイトルは「自然言語処理を例とした、Chainerによる深層学習の実装」くらいの方が適切な気がします。
これから自然言語処理の勉強・研究しようとしている人で、深層学習を活用してみようと考えている人にとっては3～4星くらいだと思いますが、その他の人にとってはあまりいい本だとは思えませんでした。

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6人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

レポート
Amazoncustom
使えない
2017年9月16日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
ザックリとした書き方わかり辛い。
特に言語モデルの部分ページの無駄。
第3-4, 9-10は少し役に立ちそうだ。

どっちかというと金と時間の無駄だなこの本。

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3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

レポート
John
わかりやすい．
2017年6月1日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
内容もわかりやすく，機械学習の中級者(=当該分野の修士卒レベル)には良いと思います．

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役に立った

レポート
hiroshi
chainerのチュートリアル
2016年10月19日に日本でレビュー済み
chinaerを使ってニューラルネットワークを作るチュートリアルです。
ロジスティック回帰に始まり、autoencoder, RNN, LSTM, 等々を作成する流れになっています。最後のcaffeモデルの使用、およびGPUの利用についての章は解説も簡素であまり有用な情報は乗っていません。また畳み込みネットワークについての解説はありませんでした。
chainerの更新が速いためやむ得ないとは思いますが、zerogradの使用、およびtrainerを使用していない、等最新のchainerにはでの変更に完全には対応していません。
初めてchainerを使用するためのチュートリアルとしては優秀と思いましたが、できれば自作function、layerの作成方法等がのっていればなお良かったと思います。

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18人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

レポート
Amazon カスタマー
Deep Learningを初めて学ぶなら
2016年12月9日に日本でレビュー済み
読むのにかかった時間・・・・・１５時間程度
必要な前提知識・・・・・偏微分と簡単な線形代数の扱い、Pythonの基礎知識
読みやすさ・・・・・とても読みやすい。しかし、ガチガチの理論を学べる本ではない。おおざっぱな説明をわかりやすくしてくれている。

要望・・・・・なぜここでこの関数を使うのか、理由を読者が考察できる程度にはわかりやすいが、正解も知っておきたい。あとは参考文献を詳しく知りたい。

まとめ・・・・・とりあえず深層学習を用いて画像認識や翻訳を（理論はおいといて）実用してみたいならば、とても有用な本です。
　　　　　　　　　さらに次のステップへ進むための準備本として活用するのにも素晴らしいと思います。
　　　　　　　　　　特に図がわかりやすく、数学の知識もそこまで必要としないため、初心者に敷居の低い本だと思います。買いです。

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Chainerによる実践深層学習単行本（ソフトカバー） – 2016/9/9

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新納浩幸

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本書だけで深層学習を理解するのは厳しいものがあります

良いと思います

自然言語処理が中心で、全体的に中途半端

使えない

わかりやすい．

chainerのチュートリアル

Deep Learningを初めて学ぶなら

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5つ星のうち3.0 本書だけで深層学習を理解するのは厳しいものがあります

5つ星のうち5.0 良いと思います

5つ星のうち2.0 自然言語処理が中心で、全体的に中途半端

5つ星のうち2.0 使えない

5つ星のうち5.0 わかりやすい．

5つ星のうち4.0 chainerのチュートリアル

5つ星のうち5.0 Deep Learningを初めて学ぶなら

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上位レビュー、対象国：日本

本書だけで深層学習を理解するのは厳しいものがあります

良いと思います

自然言語処理が中心で、全体的に中途半端

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わかりやすい．

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