Python♪「ゼロから作るDeep Learning」のポイント整理シリーズ

私が書籍「ゼロから作るDeep Learning」を勉強しながら作成している自習Memoです。わかりにくかったり、覚えにくかったところを「ゼロから作るDeep Learning」の章に合わせてまとめています。書籍を読み進める上で補助となるようなサイトにしたいと思います。

また、基本的に書籍がなくても内容がわかる記事にしたいと思いますので、記事の内容に興味があるかたはリンク先を開いてください。

1.書籍紹介

以下の記事でも紹介していますが、私がPythonを始めるきっかけになった書籍でもあります。私自身の備忘録として内容を充実させていきたいと思います。

Python♪私が購入したPythonの書籍のレビュー

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

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2.各章ごとの学習のポイント

私が「ゼロから作るDeep Learning」を勉強したときの学習メモの記事を各章ごとにまとめます。

1章 Python入門

2章 パーセプトロン

3章 ニューラルネットワーク

3.6.3 バッチ処理
Python♪関数で複数の値を返すタプルの便利な機能
Python♪ディープラーニングを高速化するバッチ処理とは

4章 ニューラルネットワークの学習

用語メモ:損失関数、2乗和誤差、交差エントロピー、one-hot表現、中心差分、前方差分、勾配法、鞍点(あんてん)、学習率、ハイパーパラメータ

4.2.4 [バッチ対応版]交差エントロピー誤差の実装
以下、この章のサンプルコードを読むために、NumPyの要素の指定方法について整理します。
3記事予定
Python♪NumPyのa[i, j, k]とa[i][j][k]の違い
Python♪NumPyのa[[0], 0, 0:1]は何次元の配列になる?

5章 誤差逆伝播法

6章 学習に関するテクニック

7章 畳み込みニューラルネットワーク

8章 ディープラーニング