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Raw

ゼロから作る Deep Learning

表紙

本リポジトリはオライリー・ジャパン発行書籍『ゼロから作る Deep Learning』のサポートサイトです。

ファイル構成

フォルダ名 説明
ch01 1章で使用するソースコード
ch02 2章で使用するソースコード
... ...
ch08 8章で使用するソースコード
common 共通で使用するソースコード
dataset データセット用のソースコード

ソースコードの解説は本書籍をご覧ください。

必要条件

ソースコードを実行するには、下記のソフトウェアがインストールされている必要があります。

  • Python 3.x
  • NumPy
  • Matplotlib

※Pythonのバージョンは、3系を利用します。

実行方法

各章のフォルダへ移動して、Pythonコマンドを実行します。

$ cd ch01
$ python man.py

$ cd ../ch05
$ python train_nueralnet.py

ライセンス

本リポジトリのソースコードはMITライセンスです。 商用・非商用問わず、自由にご利用ください。

正誤表

下記の誤りがありました。お詫びして訂正いたします。

本ページに掲載されていない誤植など間違いを見つけた方は、japan＠oreilly.co.jpまでお知らせください。

第4刷まで

頁 誤 正
目次、5章、索引 連鎖率 連鎖律

第3刷まで

頁 誤 正
3章 P.76 L.4 ch03/nueralnet_mnist.py ch03/neuralnet_mnist.py
4章 P.89 L.19 >>> y = [0.1, 0.05, 0.1, 0.0, 0.05, 0.1, 0.0, 0.6, 0.5, 0.0]
>>> mean_squared_error(np.array(y), np.array(t))
0.72250000000000003		 >>> y = [0.1, 0.05, 0.1, 0.0, 0.05, 0.1, 0.0, 0.6, 0.0, 0.0]
>>> mean_squared_error(np.array(y), np.array(t))
0.59750000000000003
4章 P.91 L.15 >>> y = [0.1, 0.05, 0.1, 0.0, 0.05, 0.1, 0.0, 0.6, 0.5, 0.0]
>>> cross_entropy_error(np.array(y), np.array(t))
2.3025850919940458		 >>> y = [0.1, 0.05, 0.1, 0.0, 0.05, 0.1, 0.0, 0.6, 0.0, 0.0]
>>> cross_entropy_error(np.array(y), np.array(t))
2.3025840929945458
4章 P.117 L.29 ch04/train_nueralnet.py ch04/train_neuralnet.py
4章 P.118 L.7 # ハイパーパラメータ
iters_num = 10000
batch_size = 100
learning_rate = 0.1		 # ハイパーパラメータ
iters_num = 10000
train_size = x_train.shape[0]
batch_size = 100
learning_rate = 0.1
5章 P.127 L.23 各ノードでは単純な計算をに集中することで、 各ノードでは単純な計算に集中することで、
5章 P.162 L.19 ch05/train_nueralnet.py ch05/train_neuralnet.py

第2刷まで

頁 誤 正
2章 P.24 L.1 両方が1のときだけ0を出力し、それ以外は0を出力します。 両方が1のときだけ0を出力し、それ以外は1を出力します。

第1刷

頁 誤 正
7章 P.227 図7-20 誤 正