Monthly Archives: 3月 2017

「ゼロから作るDeep Learning」第5回(3/31)

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参加者 今井(読み手)、沼田、青木(記)
範囲 pp.51-64

3章 ニューラルネットワーク

  • 3.2 活性化関数
    • 3.2.7 ReLU関数
  • 3.3 多次元配列の計算
    • 3.3.1 多次元配列
    • 3.3.2 行列の内積
    • 3.3.3 ニューラルネットワークの内積
  • 3.4 3層ニューラルネットワークの実装
    • 3.4.1 記号の確認
    • 3.4.2 各層における信号伝達の実装

「ゼロから作るDeep Learning」第4回(3/28)

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参加者 青木(読み手)、今井、沼田(記)
範囲 pp.39 – 51

3章 ニューラルネットワーク

  • 3.1 パーセプトロンからニューラルネットワークへ
    • 3.1.1 ニューラルネットワークの例
    • 3.1.2 パーセプトロンの復習
    • 3.1.3 活性化関数の登場
  • 3.2 活性化関数
    • 3.2.1 シグモイド関数
    • 3.2.2 ステップ関数の実装
    • 3.2.3 ステップ関数のグラフ
    • 3.2.4 シグモイド関数の実装
    • 3.2.5 シグモイド関数とステップ関数の比較
    • 3.2.6 非線形関数

「ゼロから作るDeep Learning」第3回(3/24)

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参加者 沼田(読み手)、青木、今井(記)
範囲 pp.21-37

2章 パーセプトロン

  • 2.1 パーセプトロンとは
  • 2.2 単純な論理回路
    • 2.2.1 ANDゲート
    • 2.2.2 NANDゲートとORゲート
  • 2.3 パーセプトロンの実装
    • 2.3.1 簡単な実装
      • p.25 上のコードのelif
        数式から考えるとelifだけどプログラムコード的に考えるとelseでいいと思う。
    • 2.3.2 重みとバイアスの導入
    • 2.3.3 重みとバイアスによる実装
      • p.27 上のコード
        p.25のelif部分がelseになりました。
      • p.27 コード最下行のコメント
        重みはANDと一緒だけど?→変更されうる箇所は重みとバイアスだけという意味で。
  • 2.4 パーセプトロンの限界
    • 2.4.1 XORゲート
    • 2.4.2 線形と非線形
  • 2.5 多層パーセプトロン
    • 2.5.1 既存ゲートの組み合わせ
    • 2.5.2 XORゲートの実装
  • 2.6 NANDからコンピュータへ
  • 2.7 まとめ

「ゼロから作るDeep Learning」第2回(3/21)

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参加者 今井(読み手)、沼田、青木(記)
範囲 pp.4-20

1章 Python入門

  • 1.3 Pythonインタプリタ
    • 1.3.1 算術計算
    • 1.3.2 データ型
      • 本文中の「<Class ‘int’>」の表現がプログラムコードと異なる。シングルクオートの全角半角の違い、直線型と曲線型の違い。
    • 1.3.3 変数
    • 1.3.4 リスト
    • 1.3.5 ディクショナリ
    • 1.3.6 ブーリアン
    • 1.3.7 if文
    • 1.3.8 for文
    • 1.3.9 関数
  • 1.4 Pythonスクリプトファイル
    • 1.4.1 ファイルに保存
    • 1.4.2 クラス
  • 1.5 NumPy
    • 1.5.1 NumPyのインポート
    • 1.5.2 NumPy配列の生成
    • 1.5.3 NumPyの算術計算
    • 1.5.4 NumPyのN次元配列
    • 1.5.5 ブロードキャスト
    • 1.5.6 要素へのアクセス
  • 1.6 Matplotlib
    • 1.6.1 単純なグラフの描画
      • 図1-3 正誤表にも載っているが、X軸は0から6までである。
    • 1.6.2 pyplotの機能
    • 1.6.3 画像の表示
  • 1.7 まとめ

「ゼロから作るDeep Learning」第1回(3/17)

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参加者 青木(読み手)、今井(記)
範囲 表紙、裏表紙、著者紹介、pp.i-xx, pp.1-4

表紙
裏表紙
著者紹介
まえがき

  • p.vii †1
    荀子 の読み方。じゅんし (Ref. Wikipedia)

目次

1章 Python入門

  • 1.1 Pythonとは
  • 1.2 Pythonのインストール
    • 1.2.1 Pythonのバージョン
    • 1.2.2 使用する外部ライブラリ
    • 1.2.3 Anacondaディストリビューション
  • 1.3 Pythonインタプリタ

「マイクロサービスアーキテクチャ」第24回(3/7)

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参加者 今井(読み手)、沼田、青木(記)
範囲 pp.287 – 303

12章 まとめ

  • 12.1 マイクロサービスの原則
    • 12.1.3 内部実装詳細の隠蔽
    • 12.1.4 すべての分散化
    • 12.1.5 独立したデプロイ
    • 12.1.6 障害の分離
    • 12.1.7 高度な観測性
  • 12.2 マイクロサービスを使用すべきでない場合
  • 12.3 最後に

付録 実際のマイクロサービス:Azure Service Fabric

  • A.1 概要
  • A.2 主な機能と概念
  • A.3 適したアプリケーション
  • A.4 アーキテクチャ
  • A.5 アプリケーションモデル
  • A.6 Azure Service Fabricの試用

「マイクロサービスアーキテクチャ」第23回(3/3)

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参加者 青木(読み手)、今井、沼田(記)
範囲 pp.275 – 287

11章 大規模なマイクロサービス

  • 11.12 サービス検出
    • 11.12.1 DNS
  • 11.13 動的サービスレジストリ
    • 11.13.1 ZooKeeper
    • 11.13.2 Consul
    • 11.13.3 Eureka
    • 11.13.4 自作
    • 11.13.5 人間を忘れない
  • 11.14 サービスの文書化
    • 11.14.1 Swagger
    • 11.14.2 HALとHALブラウザ
  • 11.15 自己記述型システム
  • 11.16 まとめ

12章 まとめ

  • 12.1 マイクロサービスの原則
    • 12.1.1 ビジネス概念に沿ったモデル化
    • 12.1.2 自動化の文化の採用