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SUMMARY:【12/20（木）】『Deep Learning』輪読会#4
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71119
 0?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n（途中の回
 からでもご参加可能です。第4回は「Chaper6. Deep Feedforwar
 d Networks」のP166「The question is then how to choose the mapping φ.
 」からスタートします。）\n\n本勉強会の内容と目的\n\
 nIan Goodfellow\, Yoshua Bengio\, Aaron Courville 著の『DeepLearning
 』の英語原文を毎回輪読形式で読み進めて行きます。\
 nディープラーニングの基礎についてじっくりと理解を
 深め、英語の原文を読みこなす力を身につけることを
 目的とします。\nさらに理解を深めるため、必要があ
 れば本テキスト以外にも他の参考書籍・論文等も適宜
 援用できればと思います。\nテキストは、書籍を購入
 するか下記のウェブサイトを閲覧するなりしてご自身
 でご準備ください。\n　http://www.deeplearningbook.org\n\nDoorKe
 eperでも参加者募集しています。\nhttps://soleildatadojo.doork
 eeper.jp/events/84205\n対象者\n\nディープラーニングについ
 てより理解を深めたい方\nディープラーニングに関す
 る英語の原文を読みこなしたい方\n\n※初心者・上級者
 、社会人・学生の別は問いません。\n※毎回scrapboxで輪
 読会のメモを残し、欠席者や途中参加の方もなるべく
 流れを追えるようにしていきます。\n開催日時・参加
 費・定員\n開催日時（※日程変更の可能性があります
 ）：\n第４回：2018年12月20日（木）19:30〜21:40\n※ 第一
 ・第三木曜日を基本開催日としますが、他の貸切イベ
 ント等と重なる場合は変更の可能性があります。\n参
 加費：900円\n（SOLのコワーキング利用料です。）\n定員
 ：12名\n輪読会の進め方\n\nお一人ずつ順番に１パラグ
 ラフごと翻訳していきます。\n全体で簡単に質問・意
 見交換タイムを設け、議論をしながら内容への理解を
 深めていきます。\n21時30分頃まで進めるところまで進
 みます。\n最後に次回の案内をして21時40分頃終わりに
 します。\n\n情報共有ツール\n①各種案内・質問・意見
 交換\n　各種案内や質問・意見交換はSlackのScribble Osaka 
 Labワークスペースのdeep_learningチャンネルでお願いしま
 す。\n②毎回の輪読会メモ\nScrapboxに毎回に輪読会メモ
 を残していきます。欠席者や途中から参加される方も
 、過去のメモに目を通していただくとこれまでの流れ
 が分かるようにしたいと思います。メモは発表担当の
 テーブルが該当箇所のメモを残していただければ幸い
 です。\n『Deep Learning』の章構成\nTable of Contents\nAcknowledg
 ements\nNotation\n1 Introduction\nPart I: Applied Math and Machine Learni
 ng Basics\n2 Linear Algebra\n3 Probability and Information Theory\n4 Nume
 rical Computation\n5 Machine Learning Basics\nPart II: Modern Practical D
 eep Networks\n6 Deep Feedforward Networks\n7 Regularization for Deep Lear
 ning\n8 Optimization for Training Deep Models\n9 Convolutional Networks\n
 10 Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets\n11 Practical Methodol
 ogy\n12 Applications\nPart III: Deep Learning Research\n13 Linear Factor 
 Models\n14 Autoencoders\n15 Representation Learning\n16 Structured Probab
 ilistic Models for Deep Learning\n17 Monte Carlo Methods\n18 Confronting 
 the Partition Function\n19 Approximate Inference\n20 Deep Generative Mode
 ls\nBibliography\nIndex\nその他\nScribble Osaka Lab（SOL）のSlack
 チャンネルで、自主勉強会の参加者同士の質問・情報
 共有用チャンネルを設けております。参加ご希望の方
 は、申込みフォームのSOLのSlack参加希望にチェックを
 入れてください。
LOCATION:Scribble Osaka Lab（SOL） 大阪市北区西天満2丁目5番3
 号（堂島深川3階）
URL:https://techplay.jp/event/711190?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm
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