ゼロから作るDeep Learning

ゼロから作るDeep Learning｜オライリー・ジャパン

Pythonからニューラルネットワークの学習へ進み、誤差逆伝播、学習手法、畳み込みの実装を学ぶ書籍。

Pythonでニューラルネットワークの基本処理を組み立て、学習と誤差逆伝播、畳み込みへ進むシリーズ第1巻です。出版社はサンプルコードと正誤表を公開しています。高水準の学習APIの操作より、内部の計算を追いたいときの読書候補です。

書誌・著者・翻訳：斎藤康毅　著／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/

書誌・発行日と分量：2016-09-24発行 / 320ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/

書誌・ISBN：978-4-87311-758-4／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/

学習内容・扱うテーマ：ニューラルネットワーク / Python / 数理／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/

学習内容・構成と学習範囲：Python・パーセプトロンから、学習・誤差逆伝播・畳み込みへ／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/

対象：Pythonと配列の基本操作を学びながら、ニューラルネットワークの学習が何を更新するか確かめたい読者。。形式：書籍。言語：日本語。利用条件：有料書籍。紙・電子版の有無、価格、在庫は出版社の公式ページで確認。

確認事項（編集部）：発行時点の内容です。利用するライブラリ・クラウドサービスの現在の仕様、正誤表、サンプルコードの動作条件を確認してください。基礎や歴史的な実装を学ぶ資料として扱い、最新の操作手順と区別してください。

出典：オライリー・ジャパン「ゼロから作るDeep Learning — 書誌・目次」／公開・更新情報：2016-09-24／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/

学習APIを呼ぶ前に、損失と勾配と重みの関係を説明したい

編集部の整理 · 2026-09-15

学習の数字が下がっても、どの値を使って重みを変えたか分からないことがあります。本書を読む際は、一つの小さなネットワークについて入力、予測、損失、勾配、更新後の重みを順に記録します。各段階を自分で説明してから、扱うデータや層を増やす読み方を提案します。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 小さな配列で順方向の計算を追う：入力と重みの形、各層の出力を記録します。行列の積で行・列がどう変わるかを図にします。

2. 勾配を別の計算で確かめる：小さな入力で数値微分と逆伝播の結果を照合します。差がある場合は、計算の順序や配列の形から確認します。

3. 更新前後の損失を残す：同じ入力で重みを一度更新し、結果を比べます。学習用と検証用のデータを分け、学習の損失だけで汎化を判断しないようにします。

本巻は2016年発行で、LLMを実装する第6巻とは対象が異なります。サンプルの依存関係と手元の刷に対応する正誤表を確認してください。本稿は全編実読やコード実行の評価ではありません。