今となってはちょっと古い本ですが、Deep Learning の基本を振り返るため改めて
読み直してみました。Python や NumPy の説明、パーセプトロンの説明などから
入っているのが時代を感じますが、誤差逆伝播法や学習に関するテクニックなど、
今ではフレームワーク任せになっている箇所が数式とともにしっかり書かれている
のは有用です。
Deep Learning ではたまに「すごく簡単なのにすごく効果的」な手法がポロッと
出てくるので、たまに基本を振り返って自分でもそういう手法を考え出せたらなあ
と思います。
もちろん Deep Learning に初めて取り組む人が全体像を把握するためにも非常に
よい本だと思うのでおススメです。