「はじめに」より抜粋

ディープラーニングによって人工知能の実現に大きな一歩を踏み出したのは間違いない。一方で、ディープラーニングはまだまだ難解な分野であり、なかなか個人での学習が進めづらい分野だと思われているのが現実である。そこで本書では、ディープラーニングの理論と実装をきちんと習得するために、基礎となる機械学習のアルゴリズムをはじめ、ディープラーニングの理解に必要な数式や理論について図を交えながら一から学んでいく。…中略…　実装についても、簡潔でわかりやすいコードで書いているので、Javaの経験が浅くても問題ない。その場合、本書がJavaとディープラーニング双方の学びに役立てば幸いである。

著者プロフィール

◎ 巣籠悠輔（すごもり ゆうすけ）

Gunosy、READYFORの創業メンバーとして、エンジニアリング、デザインを担当。大学院修了後は電通にてデジタルクリエイティブの企画・制作、ディレクションに従事。Googleニューヨーク支社勤務を経て、2016年、医療ITスタートアップを共同創業。2016年9月より東京大学招聘講師。東京大学工学部システム創成学科卒(首席)、東京大学大学院工学系研究科 技術経営戦略学専攻卒。

※ 本書は『Java Deep Learning Essentials』の翻訳書です。原著は巣籠氏が英文にて執筆したものです。本書では巣籠氏自身が日本語訳を手掛けています。

•  本書のサンプルコードの一部は、下記のリンクよりダウンロード可能です。

  （103ページの修正を2016/12/22に反映。2019/8/21に「お詫びと訂正」掲載分を反映）

  • DLWJ_20190821.zip

誤記のためにご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。

• 0ページ ダウンロード可能なサンプルコード
  • [誤]
    上記リンクからダウンロード可能なサンプルコードにおきまして、
    下記の内容を修正しました（2019/08/21）。
  • [正]
    ここをクリックしてPDFファイルをご参照ください
• 83ページ 式3.3.8の最後の行
  • [誤]
    行頭に等号を追加
  • [正]
    
  • 
• 99ページ 式3.3.26の3/4行目
  • [誤]
    シグマの前にマイナス記号を追加
  • [正]
    
  • 
• 99ページ 式3.3.27の右辺の冒頭
  • [誤]
    マイナス記号を追加
  • [正]
    
  • 
• 100ページ 式3.3.28の最後の式
  • [誤]
    括弧で括って、頭にマイナス記号を追加
  • [正]
    
  • 
• 100ページ 式3.3.29の1行目の右辺
  • [誤]
    プラスをマイナスに変更
  • [正]
    
  • 
• 100ページ 式3.3.30の1行目の右辺
  • [誤]
    プラスをマイナスに変更
  • [正]
    
  • 
• 100ページ 式3.3.31の1行目の右辺
  • [誤]
    プラスをマイナスに変更
  • [正]
    
  • 
• 103ページ 1行目のコード
  • [誤]
    h_[j] = W[j][i] * (X[n][i] - y[i]);
  • [正]
    h_[j] += W[j][i] * (X[n][i] - y[i]);
• 103ページ ページ末尾の本文下から5行目
  • [誤]
    Sacked Denoising Autoencoder
  • [正]
    Stacked Denoising Autoencoder
• 186ページ 式(6.1.1)の1行目、右辺の2項目
  • [誤]
    P(w2 | w3)
  • [正]
    P(w2 | w1)
• 194ページ 式(6.1.15)直後の一文を削除
  • [誤]
    ただし、Tは展開する時間長を表す。
  • [正]
    

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