#ゼロから作るdeeplearning② search results
ゼロから作るDeepLearning② 2章自然言語と単語の分散表現 とりあえず基礎の章なのでソースコードは理解できますが💦 3章から一気に難しくなりそう💦6月入るまでに理解できるように頑張ります💪
帰宅の電車で2周目読んでた「ゼロから作るDeepLearning」読了。2周目読んでよかった。完璧とは言えないがコードまで読み込めて理解が深まった。 さて、帰りの電車でもう一周読み返すか、自然言語処理編の②を読むか、別の本を読むか…悩ましい😕
「ゼロから作るDeepLearning②自然言語処理編」を読了しました！ 7月中に読了したかったけど、まぁ及第点か。 前作に引き続き、解説が詳しくてわかりやすかった（理解は不十分だけど。。） RNNの解説がメインだと思ったら、最後はAttentionやTransformerなど、生成AIの基礎が学べてホントよかった！
ゼロ作るDeepLearning② Chapter④ Word2vecの改良 Chapter③が怪しいのにChapter4来てしまった🥺 プログラムの構造とクラスの意味が怪しいから土日にソースをデバッグ実行しながら確かめよ👍 コツコツやるしかないな💦
ゼロからロボットつくりてえ ゼロから作るDeeplearning みたいに ゼロから作るロボット制御 ①設計編 ②機体編 ③電気電子編 ④ソフトウェア編 ⑤AI編 ⑥マルチエージェント編 みたいなのないかな 買いますけど
ゼロから作るDeepLearning② 自然言語処理編 5章 リカレントニューラルネットワーク(RNN) 完了。RNN のことが分かってきた！
ゼロから作るDeepLearning② 自然言語処理編 6章 ゲート付きRNN 本文は読了。しかしソースコードも理解したいのでこれからソースコードを調査。5章と比べて色々複雑になってるので結構大変そうだけど頑張る！
ゼロから作るDeepLearning② 自然言語処理編 7章 RNNによる文章生成 完了。 EncoderとDecoderが出てきたけど基本的にLSTMを使っているだけなので軽く終了。次は最終章かつAttention。楽しみ。
ゼロから作るDeepLearning② 自然言語処理編 6章 ゲート付きRNN 完了。 重みと勾配の形状追うのにHとDが同じだと分かりにくかったので変えたら重み共有が使えなくなったのでやめて形状合わせた重み追加したけどTimeLSTM 1回通過するとH形状返すようになるからあまり意味なかったという・・・
ゼロから作るDeepLearning② 自然言語処理編 完了。 8章Attentionもソースコードレベルで理解できた。これで本書は完了。それにしてもChatGPTのおかげで学習効率が飛躍的に高まった。事実上のマンツーマンの先生みたいなものだし。これで月20ドルとかほんとすごい時代になった。
ゼロから作るDeepLearning② 4章 word2vecの高速化 完了。 コードレベルで理解できるようになりたいと思ってデバッグしながら進めたので時間がかかってしまった。でもモデルとレイヤーの具体的な動作や行列計算とデバッグ方法にも慣れたから良かった。これでやっと RNN、そして Attention に進める。
ゼロから作るDeepLearning② 自然言語処理編 8章 Attention 読了。 これで本書は全部読んだことになるけど、いつも通りこの章のソースコードの理解に入る。ちなみにp397からの「おわりに」は付録の後ではなく本編の後に持ってきた方が良かった気がした。（付録読まない人は読み飛ばしそうだし）
ゼロから作るDeepLearning② 自然言語処理編 4章 CBOW のソースコードにおいて、重みを参照している各変数が、入力側と出力側のどちらの重みを参照しているのか分かりやすくしてみた。 github.com/oreilly-japan/…
「ゼロから作るDeepLearning②自然言語処理編」を読了しました！ 7月中に読了したかったけど、まぁ及第点か。 前作に引き続き、解説が詳しくてわかりやすかった（理解は不十分だけど。。） RNNの解説がメインだと思ったら、最後はAttentionやTransformerなど、生成AIの基礎が学べてホントよかった！
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