『ニューラルネットワーク自作入門』サポートサイト

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ニューラルネットワーク自作入門：カバー

このページは2017年4月発行、マイナビ出版刊『ニューラルネットワーク自作入門』(ISBN978-4-8399-6225-8)』のサポートページです。

　公開日：2017年4月7日
　更新日：2019年2月7日
　3刷発行：2017年7月7日
発行：マイナビ出版

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関連サイト情報

　: Anacodaのダウンロード（2017/04現在）
　: 原著のGitHub
　: 原著のサポートサイト

https://github.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetworkにアクセスし［Clone or download］をクリックし［Download ZIP］をクリックすることでプロジェクト全体のコードをZIP圧縮したファイルをダウンロードできます。

gitをインストール済みの場合は
git clone https://github.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork.git
でコマンド実行フォルダにダウンロード可能です。

　

プログラムコードの提供

●コード、データのダウンロード

Part 2：

172ページ：「2.4.8　完成版ニューラルネットワークコード」
https://github.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/blob/master/part2_neural_network.ipynb
176ページ：MNISTデータベースのCSVファイル
http://pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/
176、265ページ：訓練データ
http://www.pjreddie.com/media/files/mnist_train.csv
176、265ページ：テストデータ
http://www.pjreddie.com/media/files/mnist_test.csv
178ページ：MNIST テストデータからの10データ
https://raw.githubusercontent.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/master/mnist_dataset/mnist_test_10.csv
179ページ：MNIST 訓練データからの100データ
https://raw.githubusercontent.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/master/mnist_dataset/mnist_train_100.csv
188ページ：「2.5.2　MNIST 訓練データの準備」のコード
https://github.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/blob/master/part2_neural_network_mnist_data.ipynb
199ページ：「2.5.4 完全データセットによる学習とテスト」のコード
https://github.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/blob/master/part2_neural_network_mnist_data.ipynb
189、199ページ：以前のバージョンのコードの履歴ビュー
https://github.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/commits/master/part2_neural_network_mnist_data.ipynb

Part 3

215ページ：著者の手書き画像
https://github.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/tree/master/my_own_images
216ページ：PNGファイルを読み込むサンプルコード
https://github.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/blob/master/part3_load_own_images.ipynb
220ページ：「3.1 自身の手書き文字」のコード
https://github.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/blob/master/part3_neural_network_mnist_and_own_data.ipynb
220ページ：「3.2 ニューラルネットワークの心の中」のコード
https://github.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/blob/master/part3_neural_network_mnist_backquery.ipynb
226ページ：「3.3 回転による新しい訓練データの作成」のコード
https://github.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork/blob/master/part3_neural_network_mnist_data_with_rotations.ipynb

　

●参照ページ

158ページ関数numpy.random.rand() について｜http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.random.rand.html
160ページ関数numpy.random.normal() について｜http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.random.normal.html
176、199、204、207ページニューラルネットワークの研究者 Yann LeCun のウェブサイト｜http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
197ページ関数numpy.argmax() について｜http://docs.scipy.org/doc/numpy-1.10.1/reference/generated/numpy.argmax.html
224ページ関数ndimage.interpolation.rotate() について｜http://docs.scipy.org/doc/scipy-0.16.0/reference/generated/scipy.ndimage.interpolation.rotate.html
256ページ Raspberry Pi Zero｜https://www.raspberrypi.org/blog/raspberry-pi-zero/
257ページ Raspian｜https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/

　

正誤情報

　以下の正誤がありお詫びして訂正します。見つかり次第更新します。

161、165、172、190、208ページ：コードの修正, GitHub上では修正されています: 誤） self.wih = numpy.random.normal(0.0, pow(self.hnodes, -0.5), (self.hnodes, self.inodes))
self.who = numpy.random.normal(0.0, pow(self.onodes, -0.5), (self.onodes, self.hnodes)); 正） self.wih = numpy.random.normal(0.0, pow(self.inodes, -0.5), (self.hnodes, self.inodes))
self.who = numpy.random.normal(0.0, pow(self.hnodes, -0.5), (self.onodes, self.hnodes))

▼1,2,3刷

67ページ：中央付近: 誤）1番目の行列の行数と2番目の行列の列数とが等しくなければなりません。; 正）1番目の行列の列数と2番目の行列の行数とが等しくなければなりません。

112ページ：下より5行目: 誤）正の勾配を持つときは重みを増加させたく、また負の勾配を持つときは重みを減少させたい; 正）正の勾配を持つときは重みを減少させたく、また負の勾配を持つときは重みを増加させたい

▼1,2刷

71,74,76～78,86～89,107,115ページ："3層のネットワーク"図: 誤）出力層　第1層; 正）入力層　第1層

142ページ：3行目: 誤）0からから始まります; 正）0から始まります

142ページ：4-5行目: 誤）右下は[2,1]ではなく[3,2]です。; 正）右下は[2,1]であって[3,2]ではありません。

156ページ：下より8行目（コード間の本文の2行目）: 誤）0.5 の学習率を持つ; 正）0.3 の学習率を持つ

▼1刷

3ページ：はじめに, 6行目: 誤）初心者側の本で内容には; 正）初心者側の本で内容は

32ページ：下より2行目: 誤）これはここので例; 正）これはここでの例

116ページ：6行目: 誤）1/(1 + e_-2.3) = 0.909 を得ます; 正）1/(1 + e^-2.3) = 0.909 を得ます

116ページ：下より6行目: 誤）学習率が 0.1 の場合、変化量は -(0.1 * - 0.04969) = 0.002650; 正）学習率が 0.1 の場合、変化量は - 0.1 * (- 0.02650) = 0.002650

226ページ：Notebookのファイル名: 誤）part2_neural_network_mnist_data_with_rotations.ipynb; 正）part3_neural_network_mnist_data_with_rotations.ipynb

256ページ：下より2行目: 誤）右ページのの写真; 正）右ページの写真