内容説明
大ヒットを続ける人気シリーズの第３弾。今回は「ＤｅＺｅｒｏ」というディープラーニングのフレームワークをゼロから作ります。ＤｅＺｅｒｏは本書オリジナルのフレームワークです。最小限のコードで、フレームワークのモダンな機能を実現します。本書では、この小さな―それでいて十分にパワフルな―フレームワークを、全部で６０のステップで完成させます。それによって、ＰｙＴｏｒｃｈ、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ、Ｃｈａｉｎｅｒなどの現代のフレームワークに通じる知識を深めます。
目次
第１ステージ 微分を自動で求める（箱としての変数；変数を生み出す関数 ほか）
第２ステージ 自然なコードで表現する（可変長の引数（順伝播編）
可変長の引数（改善編） ほか）
第３ステージ 高階微分を実現する（計算グラフの可視化；テイラー展開の微分 ほか）
第４ステージ ニューラルネットワークを作る（テンソルを扱う；形状を変える関数 ほか）
第５ステージ ＤｅＺｅｒｏで挑む（ＧＰＵ対応；モデルの保存と読み込み ほか）
著者等紹介
斎藤康毅［サイトウコウキ］
１９８４年長崎県対馬生まれ。東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて人工知能に関する研究開発に従事（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
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翔
6
基本、自然言語処理ときて3冊目はフレームワーク編。自然言語処理編でもちょくちょく気になる部分はあったけど、今回はステップ形式で進めていくのに「このステップの内容は先のステップで実装する機能が使われています」とかあったりしてステップとはなんだったのかと…結局途中からフレームワーク側の実装はGithubのソースコードをコピペしただけのものになってしまったりしていた。(そうでなくても説明や記載が省かれていたのでコピペしただけのものは多いのだが)今回はGithubに上がっている実装自体はエラーは無かったが…うーん2021/09/21
kaida6213
5
シリーズで一番真面目によんだかもしれない。ちゃんとpytorchみたいなフレームワークが一から作れてしまう。なんとなくしか分からなかった裏側の仕組みがよくわかります。2022/10/01
P.N.平日友
5
初読。ディープラーニングにおけるフレームワークを実際に作ったり改良したりしてその中身を知ることができるという内容であり、思ったより濃い。断片的な知識が繋がる感覚があり、最後まで読んでよかったと思う。革新的なシステムも地道なことの積み重ねなのかなと。消化しきれてないので要再読。2020/06/23
めかぶこんぶ
4
ようやく一通り終了。フレームワークを使うことはできても、その裏側で何をやっているかは確かにほとんど意識していない。そこを自分で実際に実装することで、ディープラーニングの知識として知っていたことを再確認したり、またあるいはそれをこうやって実装するのか、と発見したりする経験ができた。コードも読みやすく、実装していく中で疑問に感じる点はきちんと一つ一つ丁寧に説明されていた印象。良書だと思う。2020/10/10
Wisdom
2
発売日に届いてから一週間ほどで一気に読了． 今はもう開発が終了してしまいましたが，Chainerの偉大さとありがたみをしみじみと感じる内容でした． キャッチコピーの通り，作るからこそ見えるモノはたしかにあります．2020/04/25
