#今日のLT
プレゼンター:kodukiさん
AWSでパケット量が問題になった話
プレゼンター:hayashidaさん
webでの変更をiosやandroidデバイスなどに共有するときの処理の話
Socket.ioについて from kumaco
#ゼロから作るDeep Learning第四回
今日の範囲は3.6から３章の終わりまででした
###今日のメモ
書籍の中で解説されたコードは全部このgithubにおいてあるらしい
https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch
MNIST:
手書き数字の画像のセットで機械学習で有名なデータセット
28*28のピクセルで構成されているグレー画像
各ピクセルは0~255の値をとる
Load_mnistはmnistファイルを「(訓練画像, 訓練ラベル), (テスト画像, テストラベ ル)」という形式で返す関数
バッチ処理とは入力データをまとめて処理すること
一番最初の入力データを行列データとして渡すことでファイル１つごとにループする必要がなくなり、処理時間が短くなるというメリットがある
今の段階では問題ないが学習時はバッチ単位か一個ずつ学習させるのかが重要になってくる
ニューラルネットワークは前処理が大事
###感想
今回で三章も終わり
この章ではまだ学習については触れず、判断基準がある前提でどのように判断を行うかという内容だったがこの段階でついていくのがいっぱいいっぱい・・・というかついて行けてないという現状
予習はともかく復習はしっかりやらないと勉強会が時間の無駄になりかねない 汗