ゼロから作るDeeopLearning 読書メモ

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ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

repo

https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch

1章 Python入門

サラッとやろう。

後方互換性がない

code:plain

~/Desktop/devspace » python3 --version

Python 3.9.6

typeでデータ型見れる

code:python

>> type(-1)

>> type(:hoge)

File "<stdin>", line 1

type(:hoge)

まあシンボルとかはないよな

配列はリスト、ハッシュはディクショナリ

Ruby→Python

NumPy

実装はc,c+が多く、シンタクスだけ使ってる部分もある

行列あつかえる

/emoji/tea.icon 概念は知ってるけどこの辺り深く勉強しなきゃという気持ち

今は都度調べよう

一次元配列はベクトル、二次元は行列、三次元以上（一般化したもの）はテンソルという

「2×2行列ブロックに対して、スカラー（ここでは10や20）をブロードキャストして掛け算を行う例」

code:python

import numpy as np

# 2x2の行列ブロックを作成

block = np.array([1, 2,

3, 4])

print("元の行列:")

print(block)

# かけたい係数（10と20）を用意

# ここでは (2, 2) の形にブロードキャストできるように配列にしておきます

coefficients = np.array([10, 20,

10, 20])

print("\n係数行列:")

print(coefficients)

# ブロードキャストして掛け算

result = block * coefficients

print("\n結果:")

print(result)

code:python

元の行列:

[1 2

3 4]

係数行列:

結果:

MatPlotlib

python3 -m venv venvで環境作って実行した。描画や画像の読み込みできる

https://scrapbox.io/files/6810177f3adcd1e7c6398c8e.png

2章パーセプトロン