書籍『ゼロから作るDeep Learning』で自分なりに学ぶ

もう1年以上前になりますが、書籍イラストで学ぶ ディープラーニング」を購入して少しずつ読み進めていたのです。↓



ところが、読み進めている途中で壁にぶち当たりました。この書籍、途中からどんどん数式率が上がって行き、あんまりイラストで教えてくれなくなるんですよ(笑)

数式が苦手だから「イラストで学ぶ」に期待していたのですが、考えが甘かったようです。
載っているサンプルコードは各種Deep Learningライブラリの使い方なので、肝心の仕組みは当然隠蔽されていて、そこから仕組みを理解するのは難しい。(ライブラリの使い方を覚えられる分実践的なんだけどね)

なので、実装しながら仕組みを理解していく方針に切り替えることにした。
ということで、こちらの書籍に頼ることにしました↓ (すぐ書籍買っちゃう)

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

Pythonのサンプルコードと、書籍の正誤表はGitHubにある↓
https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch
https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch/wiki/errata

これでディープラーニングを作れる(笑)


スポンサーリンク


書籍のサンプルコードはPythonですが、そこは慣れたUnity(というかC#)環境に置き換えて学ぼうと思い、PythonのNumPyに代わる数値計算ライブラリを探していたのでした。
Math.NET Numerics:Unityで使える数値計算ライブラリ
立て続けにUnityの話題ですが。数学的なことをUnityで勉強しようかなという気分になってきた。お勉強用途だと最近はPython、というかPythonのNumPyが手軽で良く使われてるイメージ。Unityでも使える数値計算ライブラ...


で、Math.NET Numerics導入後に少し調べたら、似た発想の人がいた↓
http://tnakamura.hatenablog.com/entry/2016/12/05/perceptron
http://tnakamura.hatenablog.com/entry/2016/12/08/sigmoid-relu-softmax
http://tnakamura.hatenablog.com/entry/2016/12/15/mnist
http://tnakamura.hatenablog.com/entry/2016/12/16/three-layer-neural-network
http://tnakamura.hatenablog.com/entry/2017/01/30/loss-function
http://tnakamura.hatenablog.com/entry/2017/02/08/numerical-differentiation
http://tnakamura.hatenablog.com/entry/2017/02/10/numeric-gradient
http://tnakamura.hatenablog.com/entry/2017/02/15/gradient-descent
http://tnakamura.hatenablog.com/entry/2017/02/20/gradient-simplenet
https://github.com/snaga/DeepLearning_C_Sharp

せっかくなので実装の参考にさせていただこう。Math.NET Numericsの使い方を知るのに良いサンプルだ。
Unity上で動作の仕組みを可視化できたら最高なんだが、そこまで行けるだろうか。

2019年 追記:今ならMath.NET Numericsじゃなくて、このNumSharpを使った方が良いと思う↓
NumSharp:C#で使えるNumPyライクな数値計算ライブラリ
C#で書かれたNumPy風の数値計算ライブラリ。Apache License 2.0だそうです。NumSharpNumSharpは.NET StandardをターゲットとしたNumPyのC#ポートです。NumSharpはC#で...


スポンサーリンク

パーセプトロン、ニューラルネットワークのイメージ

書籍とは関係ないけど、パーセプトロン、ニューラルネットワークの働きをビジュアル化するとこんなイメージらしい↓

Neural Network 3D Simulation

色んなアルゴリズムをこんな感じで可視化できると理解が捗るだろうなぁ。


スポンサーリンク

関連記事

UnityでTweenアニメーションを実装できる3種類の無料Asset
UnityでLight Shaftを表現する
人間の顔をそっくりそのままCGで復元する『Digital Emily Project』
MythTV:Linuxでテレビの視聴・録画ができるオープンソースプロジェクト
小説『GODZILLA 怪獣黙示録』読了(ネタバレ無し)
Runway ML:クリエイターのための機械学習ツール
インタラクティブにComputer Visionコーディングができるツール『Live CV』
Mean Stack開発の最初の一歩
「ベンジャミン·バトン数奇な人生」でどうやってCGの顔を作ったのか
『手を動かしながら学ぶエンジニアのためのデータサイエンス』ハンズオンセミナーに行ってきた
書籍『The Art of Mystical Beasts』を購入
Pythonのソースコードに特化した検索エンジン『Nullege』
Pix2Pix:CGANによる画像変換
Pythonのベイズ統計ライブラリ『PyMC』
CycleGAN:ドメイン関係を学習した画像変換
pythonの機械学習ライブラリ『scikit-learn』
SONYの自律型エンタテインメントロボット『aibo』
C++の抽象クラス
Iterator
クラスの基本
Unityの薄い本
3Dグラフィックスの入門書
マルコフ連鎖モンテカルロ法
機械学習について最近知った情報
Unityで学ぶC#
注文してた本が届いた
C#で使える機械学習ライブラリ『Accord.NET Framework』
ニューラルネットワークと深層学習
Perfumeのライブパフォーマンスのビジュアル
C#で使える遺伝的アルゴリズムライブラリ『GeneticSharp』
書籍『ジ・アート・オブ・シン・ゴジラ』の発売日が2016年12月30日(金)に決定
この本読むよ
python-twitterで自分のお気に入りを取得する
Point Cloud Libraryに動画フォーマットが追加されるらしい
書籍『データビジュアライゼーションのデザインパターン20』読了
このブログのデザインに飽きてきた
OpenCVベースのマーカーARライブラリ『OpenAR』
書籍『自分の強みを見つけよう』読了
.NETで使えるTensorFlowライクなニューラルネットワークライブラリ『NeuralNetwo...
OpenCV3.3.0でsfmモジュールのビルドに成功!
WordPressのサーバ引っ越し方法を考える
今年もSSII

コメント