イベントの説明
『ゼロから作るDeep Learning』を読む会です。
機械学習の基礎を勉強しましょう。
お気軽にご参加ください。
【注】 主催者は機械学習の専門家ではありません。 あまり凄いことは期待しないでください。
会場について
入場開始は19:30です。
建物の入口に低いチェーンが張られていることがありますが、そのままお入りください。
株式会社ヴァル研究所様のご厚意で会場をご提供いただいております。
※ 勉強会の運営とは無関係ですので、本件に関してヴァル研究所様へのお問い合わせはご遠慮ください。お問い合わせは@7shiまでお願い致します。
進め方
本文を読みながら、出て来たトピックスについて議論します。
事前にスライド等は用意しません。
正誤表
https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch/wiki/errata
※ 電子書籍版はPDFを再ダウンロードすることで最新版に更新できます。
掲示板
掲示板とWikiを用意しました。
開催履歴
隔週水曜日開催です。
| 回 | 日 | ページ | 章 | タイトル | 資料 |
|---|---|---|---|---|---|
| 今回 | 2017.08.02 | 94 | 4.2.4 | ［バッチ対応版］交差エントロピー誤差の実装 | 黒板, 画像化2 |
| 8 | 2017.07.19 | 83 | 4 | ニューラルネットワークの学習 | 画像化1 |
| 7 | 2017.06.21 | 66 | 3.5 | 出力層の設計 | 黒板1, 黒板2 |
| 6 | 2017.06.07 | 57 | 3.3.3 | ニューラルネットワークの行列の積 | 黒板1, 黒板2, 補足, 双対性 |
| 5 | 2017.05.24 | 49 | 3.2.5 | シグモイド関数とステップ関数の比較 | 黒板1, 黒板2 |
| 4 | 2017.05.10 | 39 | 3 | ニューラルネットワーク | 黒板1, 黒板2, ログ, 視覚化 |
| 3 | 2017.04.26 | 26 | 2.3.3 | 重みとバイアスによる実装 | 黒板, コベクトル2, 行列 |
| 2 | 2017.04.12 | 13 | 1.5.4 | NumPy のN次元配列 | 黒板, コベクトル, 行列 |
| 1 | 2016.03.29 | iii | まえがき | 内積 |
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フィード
2017/07/20 02:45
8/2(水) 『ゼロから作るDeep Learning』読書会＠高円寺(9) を公開しました！引き続きミニバッチや損失関数について見てから、数値微分に入ります。ご参加をお待ちしております。
7shi
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