Itsukaraの日記

最新IT技術を勉強・実践中。最近はDeep Learningに注力。

「Pythonで体験する 深層学習」第5章輪講資料アップロード

本日、Do2dle(ドゥードゥル)研究会輪講があり、当方が担当した「Pythonで体験する 深層学習」第5章の輪講資料を説明しました。輪講資料を作るのにかなり間が掛かり、もったいないので、slideshareにアップロードしました。

www.slideshare.net

上記資料は、下記の本の第5章「深層学習の現在」を、本で参照している論文をざっと見ながら、本よりもかなり分かりやすく、深く説明したつもりなので、結構楽に読めると思います。

Pythonで体験する 深層学習

Pythonで体験する 深層学習

ちなみに、この本は、誤植が非常に多く*1、内容も説明不足で、深層学習をサクッと速く勉強したい人にはお勧めできません。幅広い論文を非常に浅く紹介するのが目的と思われ、この本を参考にして論文を見るという使い方に適しています。

ともかく、この本を読んで理解できると期待してはいけません。そもそも、この本は、読者にちゃんと説明しようという態度が全く感じられません(説明を全していない用語や記号を使うことが多いため)。

しかしならが、かなり幅広い内容を扱っており、ちゃんと読めば勉強になります。

この本を読みかたですが、本を見て「何を言いたいか」を類推した後で、引用論文の番号を調べ、本の最後に沢山書かれた引用論文でタイトルを確認し、googleで論文の原典や解説記事を探し出し、それらを見て理解するという読み方になります。つまり、この本は道標に過ぎず、本当に理解するには、「ソースに戻って」調べる必要があります。

そのため、とても手間がかかるのですが、その分、とても勉強にはなりました。

理解を助けてくれる本ではなく、「試練を与えてくれる本」です。

幅広く、深く理解したい方には、お勧めです。(かなりつらいですが...)

補足

この本は、内容が古くなる前に早く読んでもらうことを優先して出版された、との話をある方から伺いました。確かに、深層学習の分野は、非常に進化の速度が速いので、あまり時間を掛けていては、内容が古くなり、価値がなくなってしまうという問題があると思います。

ただ、誤植指摘への対応も迅速化してほしいものです。10/24に、出版社にメールで誤植を知らせましたが、正式回答が来たのは11/9で、回答に2週間以上もかかりました。出版を迅速化するなら、誤植対応も迅速化してほしいものです。(出版社にもっと頑張ってほしい)

*1:最初の44ページで7個も誤植がありました。ほかにも誤植多数。誤植があるのは当たり前と思って読む必要があります。