Chainerによるニューラルネットの作成<実習セミナー>

 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。。

【講師】


 新納浩幸 氏:茨城大学 工学部 情報工学科 教授(博士(工学)


【プログラム】


 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


【受講料】


・47,000円[税別]/1名


 ◆ノートPCをご持参ください。  


※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


10:30

受講料

50,760円(税込)/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込

開催場所

東京都

主催者

キーワード

情報マネジメント一般

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情報マネジメント一般

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