Dive into Deep Learning (D2L) 教材詳細紹介

コース概要

Dive into Deep Learning (D2L) は、深層学習を理解しやすく、学びやすくすることを目指したオープンソースの深層学習教材です。この教材は、概念、背景、そしてコードを統合し、読者に包括的な深層学習学習リソースを提供します。

コースの背景

数年前、深層学習の科学者が大企業やスタートアップ企業でインテリジェントな製品やサービスを開発することはまだ稀でした。当時、機械学習が日々のニュースの見出しになることはなく、私たちの親も機械学習が何であるかを知りませんでした。機械学習は当時、学術的な基礎研究分野であり、その産業的意義は、音声認識やコンピュータビジョンを含む少数の実用的なアプリケーションに限られていました。

しかし、わずか数年のうちに、深層学習は世界を驚かせ、コンピュータビジョン、自然言語処理、自動音声認識、強化学習、生物医学情報学など、複数の分野で急速な発展を推進しました。深層学習の成功は、理論的な機械学習や統計学の発展さえも促進しました。

教材の特徴

1. 多様なメディアの統合

• コード、数式、HTMLの統合: コード、数式、ウェブページコンテンツを一つのプラットフォームに統合
• 実行可能なコード: ほとんどの章に実行可能なコード例が含まれています
• リアルタイム更新: GitHubを通じて迅速な更新とコミュニティ貢献をサポート

2. 学習方法：実践しながら学ぶ

• 必要な時に概念を学ぶ: 実際の問題を解決するために概念が必要になったときにのみ、関連する概念を教えます
• 実践優先: 学生がより深遠な概念を心配する前に、最初のモデルを訓練する満足感を体験できるようにします
• 実際のデータセット: 各後続の章では、実際のデータセットを使用して、いくつかの自己完結型の動作例を提供します

3. 複数フレームワーク対応

この教材は、複数の深層学習フレームワークの実装をサポートしています。

• PyTorch（主要フレームワーク）
• TensorFlow
• MXNet
• JAX

内容構成

教材は主に3つのパートに分けられます。

パート1：基礎と準備知識

• 第1章: 深層学習の紹介
• 第2章: 準備知識（データストレージと操作、数値演算など）
• 第3章: 線形回帰
• 第5章: 多層パーセプトロン
• 回帰と分類、線形モデル、多層パーセプトロン、過学習と正則化などの基礎概念をカバーします

パート2：現代の深層学習技術

• 第6章: 深層学習システムの主要な計算コンポーネント
• 第7-8章: 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
• 第9-10章: 回帰型ニューラルネットワーク（RNN）
• 第11章: アテンションメカニズムとTransformer
• 現代の深層学習実践者が広く使用する最も強力で汎用的なツールをカバーします

パート3：スケーラビリティ、効率、応用（オンライン提供）

• 第12章: 最適化アルゴリズム
• 第13章: 計算性能
• 第14章: コンピュータビジョン応用
• 第15-16章: 言語表現モデルの事前学習と自然言語処理応用

コード実装の特徴

コアパッケージと依存関係

教材は、不必要な重複を避けるために d2l パッケージを使用しており、このパッケージは軽量で、以下の依存関係のみを必要とします。

#@save
import collections
import hashlib
import inspect
import math
import os
import random
import re
import shutil
import sys
import tarfile
import time
import zipfile
from collections import defaultdict
import pandas as pd
import requests
from IPython import display
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib_inline import backend_inline
d2l = sys.modules[__name__]

PyTorch実装の依存関係

#@save
import numpy as np
import torch
import torchvision
from PIL import Image
from scipy.spatial import distance_matrix
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from torchvision import transforms

TensorFlow実装の依存関係

#@save
import numpy as np
import tensorflow as tf

JAX実装の依存関係

#@save
from dataclasses import field
from functools import partial
from types import FunctionType
from typing import Any
import flax
import jax
import numpy as np
import optax
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
from flax import linen as nn
from flax.training import train_state
from jax import grad
from jax import numpy as jnp
from jax import vmap

対象読者

本教材は以下の人々を対象としています。

• 学生（学部生または大学院生）
• エンジニア
• 研究者

深層学習の実用的な技術をしっかりと習得したいと考えている人々。

前提知識要件

• 適切な線形代数の知識
• 微積分学の基礎
• 確率論の基礎
• Pythonプログラミングの基礎

学習リソース

オンラインリソース

• 公式サイト: D2L.ai
• GitHubリポジトリ: d2l-ai/d2l-en
• ディスカッションフォーラム: discuss.d2l.ai
• その他の言語版: その他の言語版

入手方法

• 実行可能なコード形式
• 書籍版
• ダウンロード可能なPDF
• ウェブサイトオンライン版

すべてのノートブックは、D2L.aiのウェブサイトおよびGitHubから無料でダウンロードできます。

教材の利点

1. 無料で公開: すべての人に無料で提供
2. 技術的な深さ: 応用機械学習科学者になるための出発点として必要な技術的な深さを提供
3. 実行可能なコード: 実際に問題を解決する方法を示す
4. 迅速な更新: 著者とコミュニティによる迅速な更新をサポート
5. コミュニティサポート: 技術的な議論や質疑応答のためのインタラクティブなフォーラムが付属

革新的な特徴

• 統合されたワークフローを使用して公開されたおそらく最初の書籍です
• 教科書品質の解説と、実践的なチュートリアルの整然とした実行可能なコードを組み合わせています
• GitHubでソースコードを共有し、Jupyterノートブックでコード、数式、テキストを混在させています
• レンダリングエンジンとしてSphinxを、ディスカッションプラットフォームとしてDiscourseを使用しています

学習のヒント

1. ディスカッションフォーラムのアカウントを登録する
2. コンピュータにPythonをインストールする
3. 章の最後にあるフォーラムリンクを通じて、ヘルプを求めたり議論したりする
4. 実践しながら学び、実行可能なコードを最大限に活用する
5. コミュニティディスカッションに参加し、著者やより広範なコミュニティと交流する

この教材は、深層学習教育における重要な節目を象徴しており、学習者に対し、包括的で実用的、かつアクセスしやすい深層学習学習リソースを提供します。