３冊目の学習開始
書籍「ゼロから作る Deep Learning③」フレームワーク編
本シリーズ３冊目となる「フレームワーク編」の勉強を開始しました。
ここでのフレームワークとは、ディープラーニングの開発ツール（一種のプログラミング言語）のことを言っており、具体的には、
PyTorch、 Chainer、 TensorFlow、 Caffe、 Keras、
MxNet、 Microsoft Cognitive Toolkit
などがあります。
これらは、ディープラーニングに関するプログラムを記述するときに、非常に便利なツールとなります。Python で数百行も必要なことでも、数十行、ときには数行で記述することができます。
学習の進捗状況
本書籍は、大きく５つのステージに別れています。また、それぞれのステージは、いくつかのステップで構成されています。詳細は、
書籍による【人工知能の学習】
を参照してください。
本日、第１ステージの「微分を自動で求める」の学習が終了しました。
あらためて、この書籍の目的について触れると、フレームワークを作り上げる技術を学ぶことにあります。フレームワークの使い方ではなく、作り方を学び、実際に、Python でプログラミングします。
ここで作るオリジナル・フレームワークの名前は、DeZero といい、Chainer をベースとして、PyTorch の設計も取り入れられているそうです。今の私には、まだ、具体的なことは分かりませんが、３つの特徴があるそうです。
１ ミニマム
２ ピュア Python
３ モダンな機能性
やはり、分かりませんが（笑い）、何となく使えそうなフレームワークです。この書籍の学習が終わる頃には、身をもって分かるようになると期待しています。本当に楽しみです。