「詳解 ディープラーニング」サポートサイト

詳解 ディープラーニング:カバー

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)p218
正)p218

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)p116
正)p116
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)式3.64
正)式3.64
112ページ:式(3.66) 右辺の tnkはk
誤)式3.66
正)式3.66
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)195p_1
正)195p_1
195ページ:「4.5.2.6 Adam」3行目 Eは斜体でなく正体
誤)195p_3
正)195p31
234ページ:式(5.40) 分子の編微分記号の抜け
誤)式5.40
正)式5.40
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)f5_73.jpg
正)t5_73.jpg
247ページ:1行目
誤)f5_247p_1.jpg
正)t5_247p_1.jpg

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)式4.88
203ページ:式(4.91)
正)式4.91
254ページ:式(6.2)
正)式6.2

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)238p誤
正)238p正

1,2刷

20ページ:式(1.68) 行列B
誤)20p誤
正)20p正
81ページ:下より3行目
誤)81p誤
正)81p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)表3.9 正解率
135ページ:
誤)表3.9 再現率の式
正)表3.9 再現率
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)