BEGIN:VCALENDAR
VERSION:2.0
PRODID:-//https://techplay.jp//JP
CALSCALE:GREGORIAN
METHOD:PUBLISH
X-WR-CALDESC:『ゼロから作るDeep Learning』読書会＠高円寺(22
 ・再) 最終回
X-WR-CALNAME:『ゼロから作るDeep Learning』読書会＠高円寺(22
 ・再) 最終回
X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo
BEGIN:VTIMEZONE
TZID:Asia/Tokyo
BEGIN:STANDARD
DTSTART:19700101T000000
TZOFFSETFROM:+0900
TZOFFSETTO:+0900
TZNAME:JST
END:STANDARD
END:VTIMEZONE
BEGIN:VEVENT
UID:656558@techplay.jp
SUMMARY:『ゼロから作るDeep Learning』読書会＠高円寺(22・再
 ) 最終回
DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20180204T130000
DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20180204T180000
DTSTAMP:20260423T172925Z
CREATED:20180129T061835Z
DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/65655
 8?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n※ 会場の都
 合により、前日から延期とさせていただきました。行
 き違いを防ぐため、お手数ですが再登録をお願いしま
 す。\n\n※ 今回は日曜日の開催となり、いつもとは時
 間帯が異なります。勉強会終了後に懇親会を予定して
 います。参加登録時にご希望をお伺いします。\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12:45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-learning-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/koe
 njidl/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\n2018.02.04\n236\n7.7\n代表的なCNN\n\n\n\n22
 \n2018.02.03\n\n\n【延期】\n\n\n\n21\n2018.01.17\n224\n7.4.3\nConvolu
 tion 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\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\nMomentum\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\n
 132\n5.3\n逆伝播\n黒板\, 全微分\, 連鎖律\n\n\n13\n2017.09.27\n
 126\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\n
 2017.08.16\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\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\n
 2017.04.26\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/656558?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
 _campaign=ics
END:VEVENT
END:VCALENDAR
