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ディープラーニングの勉強用参考書まとめ

ディープラーニングタノシイ!

イラストで学ぶ ディープラーニング

イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書)

イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書)

以前、『初めてのディープラーニング』を紹介した時に、
こっちのほうがおすすめだよ、と言われた書籍です。

私はあくまでも初めてのディープラーニングのが好きですけど!

レベルとしては初めてのディープラーニングとほとんど一緒。
こちらのほうが、Chainer,TensorFlowと多彩なフレームワークの説明あり。

初めてのディープラーニング

初めてのディープラーニング --オープンソース

初めてのディープラーニング --オープンソース"Caffe"による演習付き

また?と言われそうなので、
おすすめです!だけ言っときます。

ディープラーニング、ビッグデータ機械学習

ディープラーニング、ビッグデータ、機械学習  あるいはその心理学

ディープラーニング、ビッグデータ、機械学習  あるいはその心理学

ディープラーニングが話題になり始めたころ、
最速で発売されてました。
実装は少なく、
数式、歴史背景、現状の社会状況メインです。

ディープラーニングすごいよ?世界変えちゃうよ?
君も乗らなきゃこのビッグウェーブに!

的な煽りは一切なく、むしろアンチな姿勢の書籍です。
流行りものに対してちゃんと警戒するスタンスの人は波長があるかもしれません。
(本に波長とかあんのか、てのは置いといて)
教養として学びたいけど理論もちょっとやりたい人向け。

深層学習

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

初めてのディープラーニングの次はこれかな。
数式はそれなり。
でも、初めてのディープラーニングの知識を補強してくれます。

CNN,AutoEncoder,RNN,ボルツマンマシンが章で分かれてるのも良い。

昨年末にKindle化されました(Kindleで買いたかった・・・。)

深層学習

深層学習: Deep Learning

深層学習: Deep Learning

うん、タイトルがね・・・。被ってるんだよね・・・。

さっきの本なしで、こっちでもいいかもしれない。
こっちはさっきのには乗ってない知識も結構ある。

進化計算と深層学習

進化計算と深層学習 -創発する知能―

進化計算と深層学習 -創発する知能―

読んでいないので、読んだら書きます。

Caffeをはじめよう

Caffeをはじめよう

オライリー電子書籍のみ本。
おしゃれカフェのやり方ではない。
(オライリーだとそういうの出しかねないのが怖い
「年金で始めるGeek向けカフェ」みたいなの)

Caffe本で、ディープラーニングの理論は少ない。
が、実装部分が書かれている書籍は貴重です。
フレームワーク変わっても考えるべき所は似てるんで、
自分のフレームワークで再実装すると良い勉強になります。

LeNet-5やAlexNet,GoogleNet等の説明があるので、
論文より書籍でしょ!みたいな自分には良本です。

ここまで来るとあとは論文読んだりって話になるかと。

自分みたいに趣味でやってる人は
ネットの面白そうな実装をためしてればいいんじゃないか、
と個人的に思ってます。

おまけ

初めて見た。

ナニコレー
買ってみよ