Deep Learning (深層学習)関連の本に『深層学習』(岡谷貴之さん著)という書籍がある。
その改訂版(第2版)が発売され、先日、読んでみたので感想を書く。
私は以前、初版についても読んだことがあるので、初版からの差分についても触れる。
https://www.amazon.co.jp/深層学習-改訂第2版-機械学習プロフェッショナルシリーズ-岡谷-貴之/dp/4065133327
本の概要
深層学習で使われるコア技術(ニューラルネットワーク、確率的勾配降下法、誤差逆伝播法など)について詳しく解説した一冊。
初版は2015年に発売されているが、2015年以降から近年にかけて深層学習の技術は急速に発展したため、この改訂第2版では、2015~2021年に発表された最新の論文の技術も含んで解説されている。
初版から第2版に改訂されるにあたり、ページ数が175→384に倍増していることからもわかるように、内容が大幅に追加されている。
初版から追加された内容
- 注意機構(attention)やTransformerの構成について
- グラフニューラルネットワーク
- 推論の信頼性 (ベイジアンニューラルネットワーク)
- ニューラルネットワークの軽量化技術 (枝刈り、量子化、蒸留等)
- 教師データが少ない状況下での学習法 (半教師あり学習、自己教師学習、転移学習等)
などなど
この本の対象者
これから深層学習の研究or開発をする方(大学生、院生、新入社員の方など)にはおすすめの一冊である。
ただし、深層学習の実用例やアプリケーションについては書かれていないため、コア技術よりも応用技術を知りたい方は他の書籍の方が良いと思われる。
最後に
AI, 深層学習、機械学習の技術は急速に発展しており、関連する本も頻繁に発売されている。
今後も定期的に読んで感想を書く予定である。
最後まで読んでいただきありがとうございました。
