Jupyter で学ぶ「ゼロから作る Deep Learning」(その1)

ディープラーニングのことを手を動かしながら学べると評判の良いゼロから作る Deep Learningの学習を開始した。 せっかくなので、 Jupyter 上で写経してみる。

Jupyter は、 anaconda をインストールすると含まれている。

$ pyenv install anaconda3-4.3.1
$ pyenv local anaconda3-4.3.1

jupyter は以下のコマンドを実行すると起動してブラウザ上にUIが表示される。

$ jupyter notebook

今回は2章のパーセブトロンのところまで進めた。 1段のパーセブトロンでAND・OR・NANDの論理回路が実現できること、2段のパーセブトロンでXORが実現できることを Jupyter 上で手を動かしながら確かめた。 確認に使った jupyter ノートブックは、 ここ に公開した。 GitHub は jupyter ノートブックをレンダリングしてくれるので、こんな感じでコードとその実行結果を簡単に見ることができてとても便利。