【Python】RNN・LSTMのおすすめ本ランキング5選！

深層学習の一種としてRNN(リカレントニューラルネットワーク)、RNNの一種としてLSTM(長期・短期記憶)というニューラルネットワークモデルがあります。

この記事では、RNNやLSTMを勉強したい人向けに「RNN・LSTMについて解説されているおすすめ本」を紹介します。

RNN・LSTMの章がある本を探している人は参考にしてください。

RNN・LSTMのおすすめ本ランキング5選！

RNN(リカレントニューラルネットワーク)・LSTM(長期・短期記憶)のおすすめ本を5冊ご紹介します。

Python機械学習プログラミング

Pythonで機械学習を始めてみたい人におすすめの本です。

機械学習の手法や原理の解説からPyhtonで用意されているライブラリの紹介まで、Pythonで機械学習プログラムを実装するのに必要な技術を幅広く網羅した1冊です。

数式やPythonの基礎は知っている前提となっているので、Python中級者以上向けの本といえるでしょう。

深層学習(MLP)

「深層学習(MLP)」は、いま最も注目されている機械学習手法である深層学習(ディープラーニング)を、トップ研究者が解説した本。

基礎からSGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンまで詳しく解説されています。

軽快な語り口で無理なく理解できるので、深層学習(ディープラーニング)を学び始めたい人におすすめの本です。

PythonとKerasによるディープラーニング

「PythonとKerasによるディープラーニング」は、ディープラーニングを一から学習したいと考えている人のために書かれている本。

ディープラーニングとは何か、適用できるのはどのような状況か、コンピュータビジョンから自然言語処理、画像分類、時系列予測、感情分析、画像/ テキスト生成に至るまで詳しく解説されています。

基礎から応用まで、数式を使わずにコードを使った定量的な概念により説明されているので、現実の幅広い問題にKerasを応用できるよう集中的に学習したい、数学の苦手な人におすすめの本です。

詳解ディープラーニング TensorFlow/Keras・PyTorchによる時系列データ処理

「詳解ディープラーニング TensorFlow/Keras・PyTorchによる時系列データ処理」は、ニューラルネットワークの理論とディープラーニングの実装についての解説本。

ニューラルネットワークのアルゴリズムを理解するための数学の知識や、ニューラルネットワークの応用について詳しく解説されています。

ディープラーニング・アルゴリズムに焦点を当てているので、新しい手法やモデルを知りたい熱心な人におすすめの本です。

ゼロから作るDeepLearning2 自然言語処理編

「ゼロから作るDeepLearning2 自然言語処理編」は、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題について書かれいる本。

word2vecやRNN(リカレントニューラルネットワーク)、LSTMやGRU、seq2seqやAttentionなど、ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術について詳しく解説されています。

ディープラーニングをゼロから作り、そのためにさまざまなコードを書き、実験を行うことが書かれてるので、音声アプリなどの日本語変換等のシステムの裏側の仕組みの基本を学びたい人におすすめの本です。

まとめ

今回は「RNN・LSTMのおすすめ本」について解説しました。

RNN・LSTMの知識を身につけて、業務や研究に活かしてください。

では、また。