ゼロから作るDeep Learning ❷

ゼロから作るDeep Learning ❷｜オライリー・ジャパン

単語の表現からword2vec、RNN、文章生成、Attentionへ進み、自然言語を扱うネットワークを学ぶ書籍。

シリーズ第2巻は自然言語と時系列を対象に、単語の表現、word2vec、RNN、ゲート付きRNN、文章生成、Attentionへ進みます。サンプルコードと一部の学習済み重みが出版社から案内されています。系列処理の内部を追う学習用途です。

書誌・著者・翻訳：斎藤康毅　著／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118369/

書誌・発行日と分量：2018-07-21発行 / 432ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118369/

書誌・ISBN：978-4-87311-836-9／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118369/

学習内容・扱うテーマ：自然言語処理 / word2vec / Attention／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118369/

学習内容・構成と学習範囲：単語表現・word2vec・RNN・LSTMなどの系列処理・文章生成・Attention／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118369/

対象：基本的なニューラルネットワークを理解し、単語列の処理と文脈の表現を実装から学びたい読者。。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 ❷ — 書誌・目次」／公開・更新情報：2018-07-21／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118369/

文章を単語列にした後、文脈がどのように引き継がれるか知りたい

編集部の整理 · 2026-09-15

文字列をモデルへ渡すまでには、分割、語彙、並び順、状態の更新があります。本巻を読む際は短い文で単語の番号と状態の変化を追います。例えば語の順序を変えた二つの文を用意し、単語の集合が同じでも扱いが変わる理由を説明する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. 短い文から語彙と番号を作る：区切り方、未知語、文の終わりをどう表すか記録します。人が読む文とモデルへ渡る列を並べます。

2. 系列の順序と状態を追う：同じ単語で順番が違う文を用意します。時刻ごとの入力と状態を図にし、どこまでの情報を使うか確かめます。

3. 生成の設定と例を保存する：最初の入力、生成の設定、出力を記録します。自然な一例だけでなく、繰り返しや文の終わらない例も残します。

2018年のRNNやAttentionの学習と、現行の大規模なTransformerの運用は対象が異なります。第6巻のLLM実装と同一内容とは扱いません。全編実読や掲載コードの追試結果ではありません。