daily affairs
メガーヌ3 ph.2 GT220 ハッチバックと、読んだ本のネタを中心に。
 



人工知能だ、ディープラーニングと周りがにぎやかになってきたので、少し勉強することに。
ひとまずCaffeとか、TensorFlowとか、Chainerとか、いくつかインストールしてサンプル走らせつつ、モデルを眺めたりしたけどいまいち身についた感がない。動いている様子がイメージできないというか、動かしている気がしない(^^;
このレベルで理解できれば(したつもりになれれば)苦労しないのかもしれないけど(^^; どうにも地に足がついてない(?)感じになってしまったので、ニューロンから始めてニューラルネットワークという流れで勉強することに決定。しかも、理論だけじゃなく、できればソースコードと一緒に。ソースコードがあると理解が進むから。

ということで、Webのチカラを借りて参考図書を検索、してひっかかった2冊。どちらもPDF版。

1冊目は「ニューラルネットワーク自作入門
この本はとても平易に書かれてあって、スイスイ読めて、どんどん頭に入ってきます。この本でニューラルネットワークまではつかめました。


続いての2冊目は「ゼロから作るDeep Learning
1冊目より、より大規模のなニューラルネットワークの感触がつかめました。CNN使ったやつとか。



2冊読んで、この世界(ニューラルネットワーク界隈)はPythonが幅きかせてんのかなぁ〜と。ライブラリ(NumPi)が強力なんだろなっと。

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