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実習セミナー

Chainer によるニューラルネットの作成


S180221K


  

  開催日時:2018年4月3日(火) 10:30-16:30

会  場:オームビル(東京都千代田区神田錦町3‐1)      
          【地下鉄】
             東西線『竹橋駅』徒歩3分
             三田線・新宿線・半蔵門線『神保町駅』徒歩7分
             新宿線・千代田線『小川町駅』徒歩7分
             丸ノ内線『淡路町駅』徒歩8分
          【JR】
             中央線・山手線・京浜東北線『神田駅』徒歩12分
             中央線・総武線『御茶ノ水駅』徒歩11分
             


受 講 料:
47,000円[税別]/1名



ノートPCをご持参ください。
事前に以下のインストールをお願い致します。


1 ノートパソコン(Windows)をご持参ください
  Python が動けば問題ありません。Mac でも可

2 先ずPythonをインストール。Versionは3又は2.7(3がbetter)。
  (Anaconda の Python を入れると問題が少ないです)

3 次にChanerをインストールしてください。
 Chainer のVersionは現在の 3 でよいですが、
 その時点で default でインストールされるVersionでよいです。

4 プログラムを作るために、好みのエディタを入れておいて下さい。

5 ipython は使いません。ターミナル上で python を実行する形で行います。




 講 師


 新納 浩幸 氏
 


    茨城大学 工学部 情報工学科 教授



  <概要>
   本セミナーでは Chainer を利用して深層学習で使われるニューラルネットの
  作成を実習形式で行います。まず最急降下法を理解して、関数の最小解を求
  めるプログラムを書いてみます。これが基本です。最急降下法を理解すれば、
  深層学習の学習プログラムを作れるようになります。具体的には Chainer の
  links や functions の関数を使ってモデルとその評価関数を作り、最急降下
  法の最適化アルゴリズムを適用することで、パラメータを求めることができます。
  基本的な feed forward のニューラルネット、畳み込みニューラルネット、
  リカレントニューラルネットを学習した後に、簡単な例題でそれらのプログラ
  ムを作成実習を行います。


 

 講義項目

  1. ニューラルネット
   
1.1 ニューラルネットの概要
   1.2 ニューラルネットによる回帰と識別


  2. 最急降下法と誤差逆伝播法
   
2.1 ニューラルネットにおける学習
   2.2 目的関数
   2.3 最急降下法


  3. Chainer の基本
   
3.1 合成関数と計算グラフ
   3.2 計算グラフを利用した勾配計算
   3.3 Chainer 基本オブジェクト
    3.3.1 Variable
    3.3.2 functions
    3.3.3 links
   3.4 最適化
   3.5 最急降下法の作成実習


  4. feed-forward ニューラルネットワーク
   
4.1 2乗誤差による目的関数
   4.2 クロスエントロピーによる目的関数
   4.3 feed-forward ニューラルネットワークの作成実習


  5. 畳み込みニューラルネットワーク
   
5.1 畳み込みニューラルネットワークの概要
   5.2 畳み込みニューラルネットワークの作成実習


  6. リカレントニューラルネットワーク
   
6.1 リカレントニューラルネットワークの概要
   6.2 リカレントニューラルネットワークの作成実習
  

  



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