Errata
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| 頁 | 誤 | 正 |
|---|---|---|
| S31 P.227 図31-3 | これまでのVariableクラス（右図）と新しいVariableクラス（左図） | これまでのVariableクラス（左図）と新しいVariableクラス（右図） |
| S32 P.233 L.18 | 後は同様の手順で、Neg、Sub、Div、Powクラスのbackwardメソッドを修正します。 | 後は同様の手順で、Sub、Div、Powクラスのbackwardメソッドを修正します。 |
| S33 P.237 L.10 | ||
| S34 P.244 L.15 | logs = [y.data.flatten()] |
logs = [y.data] |
| S34 P.244 L.17 | logs.append(x.grad.data.flatten()) |
logs.append(x.grad.data) |
| S42 P.323 L.12 | gy = broadcast_to(gy, diff.shape) |
（削除） |
| S43 P.327 L.12 | x, W = as_variable(x), as_variable(W) |
（削除） |
| S43 P.327 L.19 | ここでは、引数のxとWがndarrayインスタンスの場合にも対応できるようにするため、as_variable関数を使用します。 |
引数のxとWはVariableインスタンスもしくはndarrayインスタンスを想定します。もしndarrayインスタンスの場合は、matmul関数（正確にはFunctionクラスの__call__メソッド）の中でVariableインスタンスへと変換されます。 |
| S49 P.381 L.22 | model = MLP((hidden size, 10)) |
model = MLP((hidden size, 3)) |
| S50 P.389 L.15 | train_loader = DataLoader(train, batch_size) |
train_loader = DataLoader(train_set, batch_size) |
| S50 P.389 L.16 | test_loader = DataLoader(test, batch_size, shuffle=False) |
test_loader = DataLoader(test_set, batch_size, shuffle=False) |
| S50 P.391 L.28 | model = MLP((hidden size, 10)) |
model = MLP((hidden size, 3)) |
| S50 P.392 L.16 | for x, t in test_loader: # ④訓練用のミニバッチデータ |
for x, t in test_loader: # ④テスト用のミニバッチデータ |
| S57 P.462 図57-5 |  |
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| S59 P.483 L.31 | ts = [example[0] for example in train_set] |
ts = [example[1] for example in train_set] |
| おわりに P.516 | ※一部の査読者の方の名前が謝辞に掲載されていませんでした。お詫びして訂正いたします。 | owarini-0422.pdf |