新潟大学大学院医歯学総合研究科 顎顔面放射線学分野 学生演習用（主として大学院演習用）として、コードを追加しつつオフライン（ローカル）での jupyter notebook 形式で実行可能な版に改訂します。
テキスト内の（ある意味、分かりやすくするために工夫されたであろう）比喩的表現（例えば、p.37の「パラメータ推定は『学習』とも呼ばれます」）について、必要に応じて適切な解説を組み入れていきます。
＝＝＝以下オリジナル＝＝＝
書籍『ゼロから作るDeep Learning ❺』（オライリー・ジャパン発行）のサポートサイトです。本書籍で使用するソースコードがまとめられています。
| フォルダ名 | 説明 |
|---|---|
step01 |
ステップ1で使用するコード |
step02 |
ステップ2で使用するコード |
| ... | ... |
step10 |
ステップ10で使用するコード |
notebooks |
ステップ1〜10までのコード（Jupyter Notebook形式） |
本書のコードはJupyter Notebookでも用意しています。次の表にあるボタンをクリックすることで、Google ColabやKaggle Notebookなどのクラウドサービス上でNotebookを実行することができます。
| ステップ | Colab | Kaggle | Studio Lab |
|---|---|---|---|
| 1. 正規分布 |  |
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| 2. 最尤推定 | |
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| 3. 多次元正規分布 | |
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| 4. 混合ガウスモデル | |
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| 5. EMアルゴリズム | |
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| 6. ニューラルネットワーク | |
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| 7. 変分オートエンコーダ | |
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| 8. 拡散モデルの理論 | |
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| 9. 拡散モデルの実装 | |
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| 10. 拡散モデルの応用 | |
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ソースコードを実行するには下記のライブラリが必要です。
- NumPy
- Matplotlib
- PyTorch（バージョン：2.x）
- torchvision
- tqdm
※Pythonのバージョンは 3系 を利用します。
各章のフォルダへ移動して、Pythonコマンドを実行します。
$ cd step01
$ python norm_dist.py
$ cd ../step02
$ python generate.py
本リポジトリのソースコードはMITライセンスです。 商用・非商用問わず、自由にご利用ください。
本書の正誤情報は以下のページで公開しています。
https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-5/wiki/errata
本ページに掲載されていない誤植など間違いを見つけた方は、[email protected]までお知らせください。