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SUMMARY:『ゼロから作るDeep Learning』読書会＠高円寺(21)
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/65367
 0?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\n2018.01.17\n224\n7.4.3\nConvolution レイヤの実装\n\n\
 n\n20\n2018.01.10\n219\n7.3\nプーリング層\n\n\n\n19\n2017.12.20\n18
 9\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\nMomentum\n\n\n\n
 16\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\n4.3\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\n2017.05.24\n
 49\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\n26\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
URL:https://techplay.jp/event/653670?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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