「詳解 ディープラーニング」サポートサイト
このページは2017年5月発行、マイナビ出版刊『詳解 ディープラーニング』(ISBN978-4-8399-6251-7)』のサポートページです。
公開日：2017年5月10日
8刷発行：2018年5月21日
更新日：2018年9月10日
発行：マイナビ出版
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プログラムコードの提供
本書で作成したプログラムコードを以下で配布しています。
・https://github.com/yusugomori/deeplearning-tensorflow-keras
・直接ダウンロード（2020/8/24バージョン）：deeplearning-tensorflow-keras-master.zip
※本書はTensorFlow 1.0で解説していますが、発刊後のバージョンアップに伴う仕様変更に対応したコードをそれぞれブランチに分けて公開しています。
詳しくはGitHub上のREADME.mdをご確認ください。
正誤情報
正誤が見つかり次第更新します（2018/9/10）
（8刷のみ）
- 218ページ：数式3行目
- 誤）
- 正）
1～8刷
- 116ページ：上から7行目「分類が正しいかを確認するには、」の次の式の左辺はargminでなくargmax
- 誤）
- 正）
- 218ページ：本文4行目
- 誤）t-τ+1個
- 正）t-τ個
1～6刷
- 112ページ：式(3.64) 分母のbkはbj
- 誤）
- 正）
- 112ページ：式(3.66) 右辺の tnkはk
- 誤）
- 正）
- 194ページ：下から1行目
- 誤）式(4.68) と同じ
- 正）式(4.81) と同じ
- 195ページ：2行目
- 誤）学習率 μ は通常
- 正）学習率 η は通常
- 195ページ：「4.5.2.6 Adam」1行目 Eは斜体でなく正体
- 誤）
- 正）
- 195ページ：「4.5.2.6 Adam」3行目 Eは斜体でなく正体
- 誤）
- 正）
- 234ページ：式(5.40) 分子の編微分記号の抜け
- 誤）
- 正）
- 237ページ：式(5.54)直前のパラグラフ
- 誤）すべてこの式(5.97)に集約されており、
- 正）すべてこの式(5.53)に集約されており、
- 237ページ：脚注14
- 誤）覗き穴結合がないモデルの場合、式(5.97)は
- 正）覗き穴結合がないモデルの場合、式(5.53)は
- 239ページ：式(5.73)
- 誤）
- 正）
- 247ページ：1行目
- 誤）
- 正）
1～5刷
- 82ページ：式(3.17)
- 誤）Δb = - (t - y)
- 正）Δb = t - y
- 202ページ：式(4.88) 分母のxiにハットが必要
- 正）
- 203ページ：式(4.91)
- 正）
- 254ページ：式(6.2)
- 正）
1～3刷
- 19ページ：式(1.66)
- 誤）A(B+C) = AB + BC
- 正）A(B+C) = AB + AC
- 238ページ：式(5.61)
- 誤）
- 正）
1,2刷
- 20ページ：式(1.68) 行列B
- 誤）
- 正）
- 81ページ：下より3行目
- 誤）
- 正）
- 114ページ：3.5.3.1 2行目（箇条書き1つ目）
- 誤）入力2、出力3の2クラス分類のロジスティック回帰
- 正）入力2、出力3の3クラス分類のロジスティック回帰
- 135ページ：
- 誤）表3.9 正解率の式
- 正）
- 135ページ：
- 誤）表3.9 再現率の式
- 正）
- 166ページ：中ほど
- 誤）TensorFlow と同じくドロップアウトしない確率
- 正）TensorFlow と異なりドロップアウトする確率
1刷
- 002ページ：
- 誤）一方、偏微分とは、「多変数関数」のことです。すなわち、変数を２つ以上持つ関数に対して
- 正）一方、偏微分とは、多変数関数、すなわち変数を２つ以上持つ関数に対して
- 157ページ：
- 誤）
def lrelu(x, alpha=0): return tf.maximum(alpha * x, x) - 正）
def lrelu(x, alpha=0.01): return tf.maximum(alpha * x, x)
