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Jan

9

[秋葉原] ゼロから作るDeep Learning2(自然言語処理編)RNN

第5章 リカレントニューラルネットワーク(RNN)

Registration info

参加枠1

1000(Pay at the door)

FCFS
8/8

Description

この会について

自然言語処理と深層学習を学習し理解を深める会です。

今回はゼロから作るディープラーニング(2) 自然言語処理編 の第5章(リカレントニューラルネットワーク)を扱います。
時系列モデルや自然言語処理で多用されるリカレントニューラルネットワークの
仕組みについて細かく勉強していきます。

前回までとは独立した内容です。今回からお気軽にご参加ください。

他にも発表やLTをしてくれる方も歓迎です。
(自然言語処理やディープラーニングに関わる内容であれば何でもOKです)

スケジュール

ゼロから作るディープラーニング(2) 自然言語処理編
https://amzn.to/2KSEoWu

11/28(水) 第1章 ニューラルネットワークの復習
12/5(水) 第2章 自然言語と単語の分散表現
12/12(水) 第3章 word2vec
12/19(水) 第4章 word2vecの高速化
----------------------------------------
1/9(水) 第5章 リカレントニューラルネット
1/16(水) 第6章 ゲート付きRNN
1/23(水) 第7章 RNNによる文書生成
1/30(水) 第8章 Attention

書籍や参考資料など

ゼロから作るディープラーニング(2) 自然言語処理編

直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ

PythonとKerasによるディープラーニング

深層学習による自然言語処理 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

詳解ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理

Python 機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

(上記の書籍は会場に置いてあります)

言語処理100本ノック
http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/nlp100/

参加費

1,000円(会場費)

コワーキングスペース利用料金としていただいております。
同スペースの月額会員の方であればお支払いは不要です。

Slack

https://now-examples-slackin-mswfphbzab.now.sh/

情報共有にSlackを使用します。事前に登録をお願いします。
( #python_deeplearningというchannelを使用します。)

持ち物

実装される方はPC
Pythonの実行環境があると動かしながら確認できます。

ゼロから作るディープラーニング(2) 自然言語処理編

※電源、Wi-Fiはあります。

開催場所

コワーキングスペース秋葉原 Weeyble(ウィーブル)
https://weeyble.com/
東京都千代田区神田須田町2丁目19−23(野村第3ビル4階)

秋葉原駅電気街口または中央改札口より徒歩3分。
都営新宿線 岩本町駅徒歩3分、銀座線 神田駅6番出口徒歩2分。

その他

会場のコワーキングスペースは18:00-23:00でご利用できます。
事前に来て作業していただいても構いません。

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Feed

Weeyble - エンジニアコミュニティ -

Weeyble - エンジニアコミュニティ - published [秋葉原] ゼロから作るDeep Learning2(自然言語処理編)RNN.

12/19/2018 21:39

[秋葉原] ゼロから作るDeep Learning2(自然言語処理編))RNN を公開しました!

Group

Weeyble データサイエンス

Number of events 259

Members 1341

Ended

2019/01/09(Wed)

19:30
21:30

Registration Period
2018/12/19(Wed) 21:35 〜
2019/01/09(Wed) 21:30

Location

コワーキングスペース秋葉原Weeyble

東京都千代田区神田須田町2丁目19−23 (野村第3ビル 4階)

Attendees(8)

KengoTobita

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nishino5

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KMD2525

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KatsunoriGotoh

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tks3210

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角田智寛

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shimo_eve

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hironori_suzuki

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