2016-07-24

近年, Caffe[1], Chainer[2], TensorFlow[3]などの深層学習フレームワークを活用することで, 簡単に深層学習を試せるようになった.
また, 深層学習に関する書籍もここにきて増えてきているが, 理論の展開や機械学習ライブラリ等の活用ものが多く, 具体的な処理ってどうなっているのだろうと思っている人も多いのではないか?

「機械学習と深層学習　C言語によるシミュレーション」(小高知宏著)という本が出版されていたので, 第4章, 第5章を中心に読んでみた.

　目　次
第1章　機械学習とは
第2章　機械学習の基礎
第3章　群知能と進化的手法
第4章　ニューラルネット
第5章　深層学習

ニューラルネット学習の基本であるバックプロパゲーションや深層学習の一種である畳み込みニューラルネット(Convolutional Neural Network), 自己符号化器(Auto Encoder)を文章/図による説明(数式はほとんどなし)と具体的なC言語プログラムでわかりやすく説明している.

ニューラルネットや深層学習を勉強しようとされていて, 理論/数式は得意じゃないけどプログラム経験はあるという方にはおすすめかも....

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参照URL:
[1] Caffe | Deep learning framework
[2] Chainer: A flexible framework of neural networks
[3] TensorFlow -- an Open Source Software Library for Machine Intelligence