深層学習 | gaccoを若干どうなんかなという気持ちで受けてみる。
GitHub - enakai00/colab_tfbook: Colab Notebooks for TensorFlow Bookを使うみたい。*1
cloneについてはud187のLesson 8 - らんだむな記憶の方法でGoogle drive上に落とす方法。動画の内容は文字が潰れて読みにくいので手元でColab上で見られるのは良い。
TensorFlow 1.x系の低レベルAPIでの実装とTensorFlow 2.x系のKerasによる高水準APIでの実装が対比されていて、それ以上深くは突っ込んでないけど、なるほどなぁ〜と。
Week 1 & 2 はわりとTensorFlowで学ぶディープラーニング入門 | マイナビブックスの TensorFlow v2.0 版の解説のような感じ。*2
参考文献の中のMIT本は細切れのpdfの形であればDeep Learningで読める。
講師のgithubを見ると“いわゆるSutton本”と呼ばれるらしき強化学習のテキストReinforcement Learning: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series)の演習問題？への解答みたいなものが置いてある。で、そのRichard S. Sutton氏のWebサイトと思われるものがRich Sutton's Home Pageであって、Full Pdfという形で公開？されている。何故・・・
*1:これは TensorFlow v2.0 版用に書かれていて、オリジナルの v1.x 向けの内容はGitHub - enakai00/jupyter_tfbook: Jupyter Notebooks for TensorFlow Bookのようだ。
*2:そしてこの内容は改訂版TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶ ディープラーニングの仕組み | マイナビブックスに載っているのだと思う。
