ゼロから作るDeep Learning 2 自然言語処理編を読んだ。Deep Learningをある程度中身まで理解したいという入門者に対しては前作とともにめちゃくちゃ良い本だった。おすすめです。

前作がDeep Learningの基礎を画像処理でって感じでめちゃくちゃ良くて、今作はある程度前作の知識を前提としつつ自然言語処理をテーマにDeep Learningを学ぶという感じだった。

図も豊富で非常にわかりやすく、word2vec、RNN、LSTM、Encoder-Decoderなどが解説されている。ソースコードも丁寧に解説されていてわかりやすかった。わずかながら書籍で省略されている部分も完全なコードがGitHubにあるので適宜参照しながら進めていった。

前作と比べるとソースコードもよくなっていてスムーズに実装を進められた気がする。GPUあり/なしどちらの環境でも実行できるようにという配慮もあった。

また、前作の知識を前提としているが、1章が前作の復習になっているので今作だけでもなんとか読めるようにはなっている。しかもこの復習の章ではよりわかりやすくニューラルネットワークの基礎やPythonまわりが説明されていて、前作を読むときの補助としても使えるようなできになっていると感じた。

ある程度プログラミングができて微分代数程度の数学はなんとなく雰囲気わかるぐらいの人がDeep Learningを学ぶにはこれ以上ない良書だと思う。プログラミング初心者や数学なにそれという人でもおそらく読み進められるし、Deep Learningの雰囲気をつかめると思う。

とてもいい本なのでおすすめです。

word2vec完全に理解した

— wownabe (@nownabe) 2018年9月14日

RNN完全に理解した

— wownabe (@nownabe) 2018年10月5日

LSTM完全に理解した

— wownabe (@nownabe) 2018年10月12日