機械学習名古屋 第５回勉強会(ディープラーニングその3)に行ってきた。

・勉強会の概要
1. 「深層学習」読書会
　教本として、「深層学習」の7章を読む。　
2. TensorFlow ミニ・ハンズオン
　TensorFlowの公式チュートリアルのVector Representations of Wordsをベースに、
　word2vecをTensorFlowで作ってみる。
　→ ハンズオン資料
3. その他の発表
という内容だった。
講師は@antimon2さん。

今回は、RNNで、1次元のデータの処理の仕方がメインに勉強した。
FIRとかIIRのフィルタみたいに時系列データをニューラルネットワークに入力し、出力が入力に戻ってくるルールのあるネットワークだ。
ハンズオンではthe quick brown fox jumped over the lazy dogといったテキストデータを多次元のベクトルデータ化してSkip-Gramモデルを構築するのをやった。今回はちょっとコードが長い。
matplotlibを使ったグラフ表示までやってみた。