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

作者: 斎藤康毅
出版社/メーカー: オライリージャパン
発売日: 2016/09/24
メディア: 単行本（ソフトカバー）
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表題の通りの勉強会を始めた．隔週土曜日に部室に集まって輪読するという形式でやっている．4/22に始めて，明日3章をやる予定．

追記: サークルのブログに記事を書いた．

kmc.hatenablog.jp

この本を積んでいたことと，ディープラーニングが何なのか結局わかっていなかったので勉強してみようと思ったことがきっかけで，ディープラーニングというか機械学習全般の知識はほとんどないし，数理統計の単位は落としてる．サークル内で募ってみたところ思ったよりも人が集まってしまった．

本について，ぱっと見た感じでは，ガチガチの理論を説いていくのではなく，初学者でもちゃんと読んで動かしてみれば雰囲気をつかめるように書いてある，という印象．今のところ*1は難しすぎるということもなく読めている．高校数学でドロップアウトしなかった人なら読めるのではなかろうか．

サークル内の勉強会を主催するのは初めてのことなので，手探りでいろいろやってみていて，フィードバックを得ているという状態．以下に学びを共有しておきます．

学び

1章は Python 入門ということで本に沿ってざっくりやったが，時間が余って何しようかというときに，Python の文法や挙動のあれやこれやについてメンバーの指摘を受けて見ていくみたいなことをしていて，初学者によくなかった．気がつく人たちは気がつくのはそれはそうで，しかし初学者もいる中でやって置いてけぼりを喰らわせてしまうのはよくないので今後気をつける．
論文紹介と称してツイッターで流れてきたディープラーニングを用いた論文をチラ見する，みたいなことをしたが，今読んでも……という気はするし，そもそも論文紹介というのは初学者がやるものではなさそう，という指摘を受けた．ツイッターで流れてくるようなものは，arXivに張り付いているような人が書いているものが大半なので，論文紹介とするならもっと枯れたものを紹介したほうが勉強になりそうと言われた．
今回は90分時間をとったところ余ってしまって，次回以降どうしようかと考えたけど，見てみると3章以降から歯ごたえが出てきている様子だった．「このまま2章ずつでいきましょう」というのを突き通さなくてよかった……死んでしまう．
Numpy 配列の挙動を見た部員から「Rのベクトルですね」という感想が出ていた．次元の違うもの同士の計算をしてもよしなにやってくれるが，これが吉と出るか凶と出るかは，私はRのクソバイトをしていないのでまだ分からない．
- X[X > 15] という書き方ができるのすごいですね．
Windows に anaconda をインストールすると python コマンドが取られて，マジか……となった．
Pythonic な世界と numpy の世界があるんだなあという印象．先の配列添字にいろいろ指定できるところもそうだし，そのうち考えがコンフリクトしそうだなーという気がする．とりあえず本に従うようにしたい．
Google スライドで上/下付き文字を駆使してパーセプトロンを書いたけど，数が多くなってくるとしんどいし，数式メインになってきたらやっぱりTeXを使うべきだろうか？
勉強会を部内Ustreamで配信するという試みがなされていて*2，遠隔受講が可能になっている．@wass80 に感謝．