Description
☆★☆★☆★ (有)来栖川電算様にスポンサーになって頂きました ☆★☆★☆★
☆★☆★☆★ 参加費無料です。懇親会も予算に収まれば無料です^^ ☆★☆★☆★
前回に続き、TensorFlowを使ったディープラーニングの勉強会を行います。
今回のテーマは、「word2vec と RNN」です。
前回の勉強会では、Deep MNIST for Experts( https://www.tensorflow.org/versions/r0.8/tutorials/mnist/pros/index.html )の畳み込みニューラルネットワークのハンズオンを行いました。講師は前回に引き続き、antimon2さんに行って頂きます。
ディープラーニングの勉強したい方は、ぜひ、ご参加ください。
前回、参加されなかった方も、お気軽にご参加ください。
前回の資料等は下記より確認できますので、TensorFlowでの実装を行っておいて頂ければと思います。
第4回資料 ディープラーニングその2
http://antimon2.github.io/MLNGY_201605/slides/Chapter6_ConvolutionalNeuralNetwork.slides.html
http://nbviewer.jupyter.org/github/antimon2/MLNGY_201605/blob/master/TF-MNIST-CNN.ipynb
第3回資料 ディープラーニングその1
http://antimon2.github.io/MLNGY_201604/slides/Chapter2_FeedforwardNeuralNetwork.slides.html
http://antimon2.github.io/MLNGY_201604/slides/Chapter3_StochasticGradientDescent.slides.html
http://nbviewer.jupyter.org/github/antimon2/MLNGY_201604/blob/master/TF-MNIST-3LP.ipynb
会場や会費について
会場は前回に引き続き、昭和生涯学習センター(視聴覚室)で70名参加できます。 会費は無料です。
懇親会について
懇親会は会場近くのインドカレー料理屋さんにて行います。予算に収まれば無料です。 美味しい本場のカレーが食べれますよ。楽しく歓談しましょう。
1. 「深層学習」読書会
深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
第7章「再帰型ニューラルネット」
2. TensorFlow ミニ・ハンズオン
公式チュートリアルの Vector Representations of Words をベースに、TensorFlow で簡単な word2vec モデルを構築する。
- TensorFlow は、直接インストール or DockerイメージDL で準備しておいてください。
- Download and Setup
- Docker
- Docker Toolbox (for Mac or Windows)
- Docker for Mac and Windows β(Docker 公式ブログ記事 を参考に)
- pyenv-virtualenv + TensorFlow 環境設定覚書(公式以外の方法の紹介 by antimon2)
- 前回・前々回参加されていない方は、できれば TensorFlow 公式チュートリアル初級編である MNIST For ML Beginners、および/または 前々回のミニ・ハンズオン(先述の第3回資料参照)を一通り動かしてみてください。
※ハンズオン用資料公開しました!→ TensorFlow による Word2Vec 実習
(正常に表示されない場合→ nbviewer による変換)
3. 発表(時間が余れば)
何か発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。
RNN/CNN/ディープラーニングに限らず、テーマはどんな内容でも結構です。
・Hiro Miwa
mnistをCNNで学習したモデルで、WEBアプリで書いた数字を予測する
Presenter
Feed
2016/07/01 07:14
「深層学習」読書会用のまとめ資料(第7章)を作成・公開しました(明日までにまだ少しいじるかも)。予習にお使いください。 https://antimon2.github.io/MLN_201607/slides/Chapter7_RecurrentNeuralNetwork.slides.html