スポンサーリンク

「ゼロから作るDeepLearning」を写経してみる(1)「1章Python入門」

Amazonで絶賛人気中のDeepLearningの本、流し読みしたが、詳しい内容はさっぱりわからなかったが、

(1)Deep Learningが、だいたいどんなことをやっているのか

(2)Deep Learning、機械学習の楽しそうな未来

が分かり、また、全体を通してとても面白かった!詳しく読んで理解してみたい!そして、さらに実践用の本を購入して読んで、自分でもやってみたい!とさらに思いを強くした。大人気のことだけはある。お勧めです。


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 単行本(ソフトカバー) – 2016/9/24
斎藤 康毅  (著)
3672円

サポートサイト
https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch

とりあえず、2回目を読みながら、写経をしながら、本の内容を少しずつ理解していきたい。

(環境)
Windows8.1
Python 3.5.2
Anaconda 4.1.1 (64-bit)
Jupyter Notebook (ipython) 4.2.0

(1)とりあえずpython

算術計算、データ型

image

変数

image

リスト

image

ディクショナリ、ブーリアン

image

for文、関数

image

Pythonスクリプトファイル

image

クラス

image

Numpy

image

行列

image

ブロードキャスト、要素へのアクセス

image

Matplotlib

image

pyplotの機能

image

画像の表示

サポートサイト
https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch

から、lena.png をダウンロードして、001.ipynbと、同じフォルダに保存。

image

ふう。次は、「第2章 パーセプトロン」 を写経したい。

スポンサーリンク