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SUMMARY:『ゼロから作るDeep Learning』読書会＠高円寺(20)
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/65102
 1?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n『ゼロから
 作るDeep Learning』を読む会です。\n機械学習の基礎を勉
 強しましょう。\nお気軽にご参加ください。\n【注】\n
 主催者は機械学習の専門家ではありません。\nあまり
 凄いことは期待しないでください。\n会場について\n入
 場開始は19:30です。\n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
 。\n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。\n※ 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。\n進め方\n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。\n事前にスライド等は用
 意しません。\n正誤表\nhttps://github.com/oreilly-japan/deep-lear
 ning-from-scratch/wiki/errata\n※ 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。\n掲示板\n掲
 示板とWikiを用意しました。\n\nhttps://gitter.im/koenjidl/Lobby
 \nhttps://github.com/7shi/koenjidl/wiki\n\n開催履歴\n隔週水曜日
 開催です。\n\n\n\n回\n日\nページ\n章\nタイトル\n資料\n\n
 \n\n\n今回\n2018.01.10\n219\n7.3\nプーリング層\n\n\n\n19\n2017.12
 .20\n189\n6.4\n正則化\n\n\n\n18\n2017.12.06\n183\n6.2.3\nReLU の場
 合の重みの初期値\n黒板\n\n\n17\n2017.11.22\n170\n6.1.4\nMomentu
 m\n\n\n\n16\n2017.11.08\n160\n5.7.3\n誤差逆伝播法の勾配確認\n
 全微分\, 行列の微分\n\n\n15\n2017.10.28\n139\n5.4.2\n加算レイ
 ヤの実装\n黒板1\, 黒板2\n\n\n14\n2017.10.11\n132\n5.3\n逆伝播\
 n黒板\, 全微分\, 連鎖律\n\n\n13\n2017.09.27\n126\n5.1.2\n局所
 的な計算\n黒板\, 勾配\n\n\n12\n2017.09.13\n119\n4.5.3\nテスト
 データで評価\n黒板\n\n\n11\n2017.08.30\n109\n4.4.2\nニューラ
 ルネットワークに対する勾配\n黒板\n\n\n10\n2017.08.16\n97\n
 4.3\n数値微分\n黒板\, 八元数\n\n\n9\n2017.08.02\n94\n4.2.4\n［
 バッチ対応版］交差エントロピー誤差の実装\n黒板\, 
 画像化2\n\n\n8\n2017.07.19\n83\n4\nニューラルネットワーク
 の学習\n画像化1\n\n\n7\n2017.06.21\n66\n3.5\n出力層の設計\n
 黒板1\, 黒板2\n\n\n6\n2017.06.07\n57\n3.3.3\nニューラルネット
 ワークの行列の積\n黒板1\, 黒板2\, 補足\, 双対性\n\n\n5\n
 2017.05.24\n49\n3.2.5\nシグモイド関数とステップ関数の比
 較\n黒板1\, 黒板2\n\n\n4\n2017.05.10\n39\n3\nニューラルネッ
 トワーク\n黒板1\, 黒板2\, ログ\, 視覚化\n\n\n3\n2017.04.26\n
 26\n2.3.3\n重みとバイアスによる実装\n黒板\, コベクトル
 2\, 行列\n\n\n2\n2017.04.12\n13\n1.5.4\nNumPy のN次元配列\n黒板\
 , コベクトル\, 行列\n\n\n1\n2016.03.29\niii\n\nまえがき\n内
 積\n\n\n
LOCATION:ヴァル研究所 東京都杉並区高円寺北 2-3-17
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