6/29(水)に第8回学生ゼミを行いました。今回は事前課題として今までの本ゼミで学習したことを踏まえ全員がCNNあるいはRNN(LSTM及びGRU)を実装し、発表しました。 CNNグループではCIFAR-10を対象に各々…
第7回学生ゼミが行われました
6/22(水)に学生ゼミ第7回を行い、深層学習第9章「説明と可視化」についてM1の片山が発表しました。 ブラックボックスのような深層学習モデルへの入力は出力にどの程度影響を与えるかを可視化する手法をいくつか学びました。 …
第6回学生ゼミが行われました。
6/15(水)に学生ゼミ第6回を行い、深層学習第6章「系列データのためのネットワーク」についてB4の村上が発表しました。 系列データを扱うリカレントニューラルネットワーク (RNN) やそれを発展させたLSTMやGRU、…
第５回学生ゼミが行われました
6/8(水)に学生ゼミ第5回を行い、深層学習第5章「畳み込みニューラルネットワーク」の後半についてD2の邱が発表しました。 先週の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基本的な演算や構造の内容に引き続き、畳み込み層の…
第4回学生ゼミが行われました
6/1(水)に学生ゼミ第4回を行い、深層学習第5章「畳み込みニューラルネットワーク」の前半についてB4の小林が発表しました。 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の演算と構造を、計算例でわかりやすく紹介しました。 ま…