【深層学習】関数 - なぜ「深さ」が AI を生み出しているのか？【ディープラーニングの世界 vol. 3 】 #054 #VRアカデミア #DeepLearning

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公開日: 2020年5月06日

Deep Learning にて現れる「深い」関数について解説してみました。
普通は、「脳神経細胞を真似た」という説明が来ますが、それには飽きたので、今回は理論的な説明をしてみました。

【関連プレイリスト】
Deep Learning の世界 https://www.youtube.com/playlist?list=PLhDAH9aTfnxKXf__soUoAEOrbLAOnVHCP

【参考文献】
※今回の動画内容は、オリジナル要素が強く、以下の参考文献にはあまり載っていないかもです。

DL4US コンテンツ公開ページ | U-Tokyo Matsuo Lab
https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/en/dl4us/
GitHub に公開されているので、 clone してきて、 Google Colaboratory を利用して動かすと、ただで勉強開始できます。
clone, Google colaboratory の利用方法はググりましょう。 DL にはわからないことをググって進める能力も必須です。

Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems
https://amzn.to/2XNOs6K
英語ですが、これは、基本的な統計から始めていて、基礎を網羅的に扱っている良い教科書だと思います。
（日本語版もあるという噂ですが、それは TF1.0 版らしく、おすすめできません。
どうせ DL やるなら英語読むことにはなるので、挑戦してみても良いかも。）

深層学習 (アスキードワンゴ)
https://amzn.to/2AnK0nu
The 深層学習の教科書。松尾研の人々が訳したもの。

ゼロから作るDeep Learning
https://amzn.to/3eDoRVd
DL の framework を自分で作っちゃう本。勉強したし、 DL のモデルは実装したけど、イメージわかない人におすすめ。

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
https://amzn.to/3eyxNuP
青いあの本。中級~上級者向け。

ディープラーニングと物理学
https://amzn.to/2B9PlPt
理論的な深くて広い世界を探検したい人におすすめ

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