ゼロから作るDeep Learning ❸

ゼロから作るDeep Learning ❸｜オライリー・ジャパン

変数と関数の計算、逆伝播、高階微分を順に実装し、ニューラルネットワークを支える仕組みを組み立てる書籍。

シリーズ第3巻では、DeZeroという学習用フレームワークを60のステップで作ります。変数と関数、計算グラフ、自動微分から、テンソル、モデル、データ読込、保存へ広げる構成です。フレームワークを使う側から内部の仕組みへ進む読書候補です。

書誌・著者・翻訳：斎藤康毅　著／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119069/

書誌・発行日と分量：2020-04-20発行 / 552ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119069/

書誌・ISBN：978-4-87311-906-9／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119069/

学習内容・扱うテーマ：自動微分 / 深層学習 / 実装／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119069/

学習内容・構成と学習範囲：60ステップで変数・計算グラフ・自動微分・テンソル・学習と保存を構築／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119069/

対象：Pythonとニューラルネットワークの基礎があり、自動微分や計算グラフの働きを自分で実装して理解したい読者。。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 ❸ — 書誌・目次」／公開・更新情報：2020-04-20／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784873119069/

同じ変数を複数回使う計算で、勾配がどう集まるか確かめたい

編集部の整理 · 2026-09-15

一本道の式で正しく動いても、変数を共有した計算では勾配の集計や順序を誤ることがあります。本巻を読む際は、短い式を計算グラフへ描き、各経路からの値を手計算と照合します。機能を増やすたびに、以前の小さな例が変わらないかを確認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. 変数と関数を図で結ぶ：入力、計算、出力を区別し、同じ変数が複数の場所で使われる式を一つ選びます。途中の値を書き込みます。

2. 勾配が集まる場所を確かめる：各経路の勾配と最終的な合計を手計算で出します。逆伝播の順序と、前回の勾配が残らない初期化を確認します。

3. 機能を足して小さな例を再確認する：配列の形や保存・読込などを追加した後も、以前の式を確かめます。小さな検証とデータを使う学習を分けて記録します。

60ステップは書籍の構成で、必要な日数や習得時間ではありません。DeZeroを企業向け基盤として評価した紹介でもありません。出版社の説明・目次に基づき、全編追試は行っていません。