機械学習、深層学習、Pythonの本と論文

『Python 機械学習プログラミング』

Pythonのサンプルが多くて分かりやすい良い本だと思います。
サンプルコードを以下のGitHubのurlから取得できます。図や説明も読めます。

python-machine-learning-book

『Pythonで体験する深層学習』

買ったばかりでまだ読めてないですが、これも良さそうな本です。Pythonのサンプル・コードもいくつかあります。

『機械学習と深層学習』

機械学習だとライブラリが充実していることからPythonが使われることが多いですが、C言語でのコードがアルゴリズムの参考になります。

『深層学習』

深層学習の理論面で、非常に参考になります。実装用のコード等はありません。

『統計的学習理論』

機械学習の統計的な理論が詳しく説明されていて参考になります。数学のレベルがやや高いので初心者にはハードルが高いかもしれません。

『Python エンジニア養成読本』

Pythonの初心者がざっくりとPythonの全体像をつかむのに良い本だと思います。機械学習、深層学習とは直接は関係はありません。

『実践 機械学習システム』

図書館で借りてさらっと読んだ程度ですが、この本も良いと思います。コードはPythonです。

図書館で借りてさらっと読んだ程度ですが、この本も良いと思います。機械学習は関係ないです。Pythonの本。オライリーの本は全体に良い本が多いと思います。

《いくつかの論文》

"Deep learning" LeCun, Bengio, Hinton(2015)(pdf)
この分野を牽引してきた三人による"Nature"総括論文

"LONG SHORT-TERM MEMORY" Hochreiter and Schmidhuber(1997)(pdf)

"Learning to Forget: Continual Prediction with LSTM" . Gers, Schmidhuber, Cummins(1999)(pdf)

"Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search" Hassabis et al.(2016)(pdf)
碁の世界チャンピオンを倒して一躍有名になったGoogleのAlphaGO

"Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition" Simonyan and Zisserman(2015)

"Conversational Speech Transcription Using Context-Dependent Deep Neural Networks" Seide, Yu(2011)