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、自己回帰モデルやSeq2Seqについて学習しました。
発表は順を追った丁寧な説明でわかりやすく、LSTMの構造や知識蒸留を中心に議論も活発に行われました。
来週はM1片山が説明と可視化について発表します。
投稿者｜片山
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、自己回帰モデルやSeq2Seqについて学習しました。
発表は順を追った丁寧な説明でわかりやすく、LSTMの構造や知識蒸留を中心に議論も活発に行われました。
来週はM1片山が説明と可視化について発表します。
投稿者｜片山