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Neural Networks and Deep Learning What this book is about On the exercises and problems Using neural nets to recognize handwritten digits How the backpropagation algorithm works Improving the way neural networks learn A visual proof that neural nets can compute any function Why are deep neural networks hard to train? Deep learning Appendix: Is there a simple algorithm for intelligence? Acknowledge
このサイトを作るにあたって、いろんな本や、他のインターネット上のサイトを参考にしました。 その中から、どれか１つだけ挙げろと言われれば、私はこの本をおすすめします。 有名な「ファインマン物理学」の姉妹書にあたります。 計算機の基礎から量子コンピュータの黎明まで、他に類を見ない、ユニークな語り口で書かれています。 特に、本書中の 第５章 可逆計算と計算の熱力学 は、本サイトの発想の原点となった部分です。 本サイトの内容の半分までは、この本に負っているといっても過言ではありません。 もし、この分野のことをもう少し詳しく知りたいなと思ったなら、ぜひ一度この名著を手にとってみてください。 現代はＩＴ産業花盛りの時代です。 コンピュータについての最新情報は、日夜怒濤のごとく押し寄せてきます。 しかし、その大量の情報の中に、コンピュータの”物理”について、しっかりと見定めたものがどれほどあることでしょ
最近、人に本を薦める事が多くなった。とりあえずこの辺を読むといいですよ的なリストを作っておくと便利だと思ったので作ることにした。 以下、「事前知識のいらない入門本」「事前知識はいらないけど本格的な本」「事前知識がないと何言ってるかわからないけど有益な情報が満載な本」の3つにわけて列挙する。 事前知識のいらない入門本 数式少なめ、脳負荷の小さめな本をいくつか。何をやるにしてもデータ構造、アルゴリズム、数学はやっておくと幸せになれるよ。 情報検索と言語処理 データマイニングとか自然言語処理とかやりたい人にはとりあえずこれ。さすがに古い話が多くなってきたのでそろそろ新しい入門用情報検索本がでないかなあと思っている。 図解・ベイズ統計「超」入門 伝説のベイジアン先生がベイズの基礎を教えてくれる本。ベイズやりたい人はこれ。 珠玉のプログラミング データ構造とかアルゴリズムとかの考え方の基礎を教えてく
久しぶりにプログラミング関係の本を買いました。前に買ったのがいつだったか思い出せないくらいです。 買った本は「はじめてのCUDAプログラミング」 CUDAはちょっと前に仕事ネタにできるか検討したことがあり、NVIDIAのドキュメントをはじめWebで色々情報を探し回ったものです。 結局、仕事に使うにはそれほど適していないということがわかり、それから触っていないのですが、まとまった情報として本があると便利ですし、気づいていないこともあるだろうということで購入しました。 その書評でも書いてみます。 いきなり不満点ですが かぎ括弧が多すぎて読みづらいです。固有名詞はすべてかぎ括弧が付いているんじゃないかと思うくらい頻発しています。 あまりに頻発していて、強調したいと思われる部分が強調になっていなかったりします。 でも気になるのはそれくらい。 中身の半分はNVIDIAからダウンロードできるNVIDI
言語処理のための機械学習入門という本が出版される、という話はtwitterで知っていたのだが、8月ぐらいに出るのだろうとばかり思っていたら、なんかもう発売されているらしい。Amazonでは早速売り切れていたので、某大学生協の書籍部まで行って購入してきた。おかげで、この週末は280円で過ごすハメになってしまった。 まだざっと眺めただけだが、 ラベルを人手でつけるのに隠れマルコフモデルと言うのは本来はちょっとおかしいんだけどNLPの分野だとそう表現する事が多いよ 対数線形モデルと最大エントロピーモデルは同じものだよ 出力変数の間に依存関係がなければCRFではなく対数線形モデルとか最大エントロピーモデルと表現するべきだよ といった、これまでの教科書にはあまり載っていなかったような事が載っているのはとても良いと感じた。こういった情報は、これまではどこかの大学の研究室で学ぶか、もしくはウェブ上の資料
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