ゼロから作る Deep Learning ❺

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。

ファイル構成

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）

Jupyter Notebook

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
2. 最尤推定
3. 多次元正規分布
4. 混合ガウスモデル
5. EMアルゴリズム
6. ニューラルネットワーク
7. 変分オートエンコーダ
8. 拡散モデルの理論
9. 拡散モデルの実装
10. 拡散モデルの応用

Pythonと外部ライブラリ

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。

実行方法

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

ライセンス

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。

正誤表

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。