「ゼロから作るDeep Learning」を読み終わった

「ゼロから作るDeep Learning」を読み終わった。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

Pros:
1ニューロンのパーセプトロンを作るところから始めて、3層NN、誤差逆伝搬法、CNNまで手作りしていく。
理論と実践のバランスが良く、該当分野の入門書としてとてもお勧めできると感じた。

中でも誤差逆伝搬法の説明が懇切丁寧で、他のNeural Network本を読んで
「で、全結合層以外の誤差逆伝搬はどうやって考えればいいんだ..」と悩んでいた自分にはぴったりだった。

あと、NNへ学習を導入する流れについても
=> 学習するっていうのはつまりどういうことか
=> 微分とは何か、勾配とは何か
=> 数値微分があればどんな関数でも勾配計算できるんだぜ
=> これでSGDすれば学習できるよ
=> でも遅いよね
=> じゃあ誤差逆伝搬を使ってみよう
という感じで、目的と手段をちゃんと切り分けて解説をしているところがとてもわかりやすい。

Cons:
贅沢を言えば、CNN層、Pooling層の逆伝搬についても解説があると嬉しかった。

（※ちなみに、入門用のもう一つのお勧めはオンラインテキスト "Neural networks and deep learning" 途中まで日本語版はこちら。こちらは、「なぜニューラルネットワークが画像を認識できるのか」の解説がとてもわかりやすかった。）