本リポジトリはオライリー・ジャパン発行書籍『ゼロから作る Deep Learning』のサポートサイトです。
| フォルダ名 | 説明 |
|---|---|
| ch01 | 1章で使用するソースコード |
| ch02 | 2章で使用するソースコード |
| ... | ... |
| ch08 | 8章で使用するソースコード |
| common | 共通で使用するソースコード |
| dataset | データセット用のソースコード |
ソースコードの解説は本書籍をご覧ください。
ソースコードを実行するには、下記のソフトウェアがインストールされている必要があります。
- Python 3.x
- NumPy
- Matplotlib
※Pythonのバージョンは、3系を利用します。
各章のフォルダへ移動して、Pythonコマンドを実行します。
$ cd ch01
$ python man.py
$ cd ../ch05
$ python train_nueralnet.py
本リポジトリのソースコードはMITライセンスです。 商用・非商用問わず、自由にご利用ください。
下記の誤りがありました。お詫びして訂正いたします。
本ページに掲載されていない誤植など間違いを見つけた方は、japan＠oreilly.co.jpまでお知らせください。
| 頁 | 誤 | 正 |
|---|---|---|
| 目次、5章、索引 | 連鎖率 | 連鎖律 |
| 頁 | 誤 | 正 |
|---|---|---|
| 3章 P.76 L.4 | ch03/nueralnet_mnist.py |
ch03/neuralnet_mnist.py |
| 4章 P.89 L.19 | >>> y = [0.1, 0.05, 0.1, 0.0, 0.05, 0.1, 0.0, 0.6, 0.5, 0.0]>>> mean_squared_error(np.array(y), np.array(t))0.72250000000000003 |
>>> y = [0.1, 0.05, 0.1, 0.0, 0.05, 0.1, 0.0, 0.6, 0.0, 0.0]>>> mean_squared_error(np.array(y), np.array(t))0.59750000000000003 |
| 4章 P.91 L.15 | >>> y = [0.1, 0.05, 0.1, 0.0, 0.05, 0.1, 0.0, 0.6, 0.5, 0.0]>>> cross_entropy_error(np.array(y), np.array(t))2.3025850919940458 |
>>> y = [0.1, 0.05, 0.1, 0.0, 0.05, 0.1, 0.0, 0.6, 0.0, 0.0]>>> cross_entropy_error(np.array(y), np.array(t))2.3025840929945458 |
| 4章 P.117 L.29 | ch04/train_nueralnet.py |
ch04/train_neuralnet.py |
| 4章 P.118 L.7 | # ハイパーパラメータiters_num = 10000batch_size = 100learning_rate = 0.1 |
# ハイパーパラメータiters_num = 10000train_size = x_train.shape[0]batch_size = 100learning_rate = 0.1 |
| 5章 P.127 L.23 | 各ノードでは単純な計算をに集中することで、 | 各ノードでは単純な計算に集中することで、 |
| 5章 P.162 L.19 | ch05/train_nueralnet.py |
ch05/train_neuralnet.py |
| 頁 | 誤 | 正 |
|---|---|---|
| 2章 P.24 L.1 | 両方が1のときだけ0を出力し、それ以外は0を出力します。 | 両方が1のときだけ0を出力し、それ以外は1を出力します。 |
| 頁 | 誤 | 正 |
|---|---|---|
| 7章 P.227 図7-20 |  |
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