Understanding Deep Learning Models (UDLM) #1

機能改善領収データ発行機能にてインボイス制度の書式での出力に対応しました。詳しくはこちらをご覧ください。

新機能参加者によるイベント出席機能をリリースしました。今までは主催者による出席管理機能はありましたが、大規模イベント等での受付処理が大変とのフィードバックをいただいてました。今後はイベント作成時に発行される「出席コード」を会場現地や配信で共有してもらうことで、参加者自身でイベント出席登録を行うことができるようになります。これにより受付処理が容易になりますので、イベント主催者の皆様はぜひご活用ください。詳しくはこちらのニュースや特集ページをご確認ください。

Sep

9
Understanding Deep Learning Models (UDLM) #1
深層学習の主要なモデルの実装と数式との対応を確認し、理解を深めていく勉強会

Organizing : ScrumSign

Registration info	一般枠 Free FCFS 30/35
参加者への情報	(参加者と発表者のみに公開されます)

Description

モチベーション

代表的なな深層学習モデルの、数式とコードを対応づけて理解を深めていく勉強会です。
アムステルダム大学の講義資料を参考に進めていきます。

今回の範囲

今回はJAX入門としてTutorial 2~4までを対象範囲とします。
https://uvadlc-notebooks.readthedocs.io/en/latest/tutorial_notebooks/JAX/tutorial2/Introduction_to_JAX.html

予定

https://uvadlc-notebooks.readthedocs.io/en/latest/tutorial_notebooks/JAX/tutorial2/Introduction_to_JAX.html

DEEP LEARNING 1 (JAX+FLAX)
Tutorial 2 (JAX): Introduction to JAX+Flax 2023/9/9
Tutorial 3 (JAX): Activation Functions 2023/9/9
Tutorial 4 (JAX): Optimization and Initialization 2023/9/9
Tutorial 5 (JAX): Inception, ResNet and DenseNet
Tutorial 6 (JAX): Transformers and Multi-Head Attention
Tutorial 7 (JAX): Graph Neural Networks
Tutorial 9 (JAX): Deep Autoencoders
Tutorial 11 (JAX): Normalizing Flows for image modeling
Tutorial 12 (JAX): Autoregressive Image Modeling
Tutorial 15 (JAX): Vision Transformers
Tutorial 17 (JAX): Self-Supervised Contrastive Learning with SimCLR

進め方

主催が疑問をなげかけたりしながらファシリテートする役割を担います。
参加者は議論に参加したり、質問したり、質問に答えたりするなど自由に応答します。
黙って聴くだけの参加の仕方もOKです。(最初の自己紹介と最後の感想のシェアはお願いしています。)
英語の文献をみますが、ディスカッションは日本語で行います。

09:30~12:30 本編ディスカッション 12:40~13:00 交流タイム(雑談会) 任意参加