『機械学習 名古屋 分科会 #3 ゼロから作る Deep Learning 読書会＋ハンズオン その3』に行ってきました
概要
日時: 2017/06/09(金) 18:30 〜 21:00
会場: ヤフー株式会社 名古屋オフィス 会議室 (愛知県名古屋市西区名駅2丁目27−8 名古屋プライムセントラルタワー4F)
『ゼロから作る Deep Learning』読書会＋ハンズオン
分科会のテーマとして、引き続き『ゼロから作る Deep Learning』の読書会を行います。
今回は『3章 ニューラルネットワーク』の「3.2 活性化関数」からです。
進め方
・参加者でさらっと読み合わせる（担当者は決めずその場で回し読み）
・Jupyter notebook でコードを実際に書いて動作確認をする（ハンズオン）
・みんなで疑問点を質問、解消していく
・機械学習エンジニア として実際に仕事をしている人から解説もらってハッピーになる
ハンズオンについて
以下の環境を前提とします：
以上の環境（Python+Ruby+Julia+Jupyter）をまとめた 勉強会用 Dockerイメージ を用意しています！ぜひご利用ください！
（使い方は、使い方解説ページ や、第1回の配信動画（録画）を参考にしてください）
（第2回までの参加者向け：勉強会用 Dockerイメージ を更新しました（主に Ruby/IRuby の追加）！ イメージを更新（docker pull 〜）しておいてください）
機械学習 名古屋 分科会 #3 - connpass
Twitter にメモった内容
Python だけでなく Ruby と Julia が追加されてる(((；ﾟДﾟ))) 機械学習 名古屋 分科会 #3 machine-learning.connpass.com/event/57609/ #機械学習名古屋 ゼロから作る Deep Learning 読書会＋ハンズオン 6/9(金) 18:30-
posted at 20:23:54
#機械学習名古屋 分科会 ゼロから作る Deep Learning 読書会＋ハンズオン その3 machine-learning.connpass.com/event/57609/ 6/9(金) 18:30〜 愛知県名古屋市西区名駅2丁目27−8 ヤフー株式会社 名古屋オフィス 会議室 今日はこれに行く予定
posted at 09:40:53
#機械学習名古屋 分科会 ゼロから作る Deep Learning 読書会＋ハンズオン その3 machine-learning.connpass.com/event/57609/ はじまってます。現在、参加者が30人弱。
posted at 18:52:47
ReLU (Rectified Linear Unit) はわりと略して「れるー」と読むらしい。 #機械学習名古屋
posted at 18:55:34
#機械学習名古屋 分科会 ゼロから作る Deep Learning 読書会＋ハンズオン その3 at ヤフー株式会社 名古屋オフィス 会議室 machine-learning.connpass.com/event/57609/ すごく真面目な勉強会になってる!! Σ(ﾟДﾟ) pic.twitter.com/u2Ni8EWPc1
posted at 19:02:19
「ゼロから作る Deep Learning」は Python での実装のはずだけど、なぜか主催者の方から Julia ｲｲﾖｰ ヽ(ﾟдﾟ)ノ ｲｲﾖｰ ヽ(ﾟдﾟ)ノ って感じで Julia によるサンプルコードが紹介されているｗ #機械学習名古屋 pic.twitter.com/77JrBId3Iv
posted at 19:11:20
3層ニューラルネットワーク実装のところまで来た。ニューラルネットワークの各層の計算は、行列の内積を使ってまとめて計算できる。 #機械学習名古屋
posted at 19:15:56
5分ぐらいで黙々と3層ニューラルネットワークの実装をするお時間。 #機械学習名古屋 とりあえず Ruby での実装を置いておきますね( ´∀｀) Python vs Ruby 『ゼロから作るDeep Learning』 3章 qiita.com/niwasawa/items…
posted at 19:25:26
機械学習の問題は「分類問題」と「回帰問題」に大別できる。 #機械学習名古屋
posted at 19:35:05
分類問題の解決にソフトマックス関数を使う。ソフトマックス関数の出力は0〜1.0の実数。ソフトマックス関数の出力の合計は1になる。そのためソフトマックス関数の出力を確率として使うことができる。 #機械学習名古屋
posted at 19:43:03
ここで10分ぐらい休憩タイム。 #機械学習名古屋
posted at 19:45:15
#機械学習名古屋 分科会 ゼロから作る Deep Learning 読書会＋ハンズオン その3 at ヤフー株式会社 名古屋オフィス 会議室 machine-learning.connpass.com/event/57609/ なぜか僕の書いた Ruby のコードが画面に表示されている。。。 pic.twitter.com/7TngKp18Hk
posted at 19:57:38
MNIST は「えむにすと」と読むらしい #機械学習名古屋
posted at 19:59:35
GitHub - oreilly-japan/deep-learning-from-scratch: 『ゼロから作る Deep Learning』のリポジトリ github.com/oreilly-japan/… ソースコードが GitHub に用意されている #機械学習名古屋
posted at 20:03:13
Matplotlib にも画像表示機能があるのに書籍ではなぜ PIL を使って表示しているのか？ #機械学習名古屋
posted at 20:08:15
一般的に、出力層で使う活性化関数は、回帰問題では恒等関数を、分類問題ではソフトマックス関数を利用する。分類問題では、出力層のニューロンの数を分類するクラス数に設定する。 #機械学習名古屋
posted at 20:25:20
Jupyter だと Ruby の Numo::Gnuplot::NotePlot を使ってグラフ画像を表示できる。 #機械学習名古屋
posted at 20:30:24
Jupyter で Ruby でも機械学習できます。主催者の方の説明に僕の書いたコードが使われた。ありがとうございます( ´∀｀) #機械学習名古屋 pic.twitter.com/yvyDYBkExK
posted at 20:31:58
#機械学習名古屋 分科会 ゼロから作る Deep Learning 読書会＋ハンズオン その3 at ヤフー株式会社 名古屋オフィス 会議室 machine-learning.connpass.com/event/57609/ 今日は3章の最後まで完了しました。
posted at 20:32:56
