2016年度の京都大学医学部附属病院、医療情報学講座の演習資料を共有するためのプロジェクトです。
日付や日時は変更する可能性があります，
| Trial | Date | Description |
|---|---|---|
| 第一回 | 2016/05/13 | 昨年度夏季合宿における深層学習レクチャの復習。学習環境の構築と盲目的な実行 |
| 第二回 | 2016/05/20 | MLP(多層パーセプトロン)のソースコード解説。課題発表 |
| 第三回 | 2016/05/27 | SdA（Stacked denoising Autoencoder）のソースコード解説。課題発表 |
| 休み | 2016/06/03 | 杉山出張のためお休み |
| 休み | 2016/06/10 | 杉山出張のためお休み |
| 第四回 | 2016/06/17 | CNN（畳み込みニューラルネットワーク）のソースコード解説。課題発表 |
| 第五回 | 2016/06/24 | データセットの作り方解説。画像学習用ベンチマークCifarでデータセットを作ってみよう |
| 第六回 | 2016/07/01 | 学習結果や、学習過程を可視化方法の解説。深層学習の中で何が動いているのか見てみよう |
本演習の目的は、数々の便利パッケージの登場により、SVM(サポートベクターマシン）ばりに使いやすくなった深層学習をとりあえず体験してみようというもので、その仕組みを詳細に解説するものではありません。習うより慣れろを合言葉にとりあえず、仕組みはウル覚えでも使えることを目指します。（理解は後でついてくると考えています）
連絡は、輪講用のSlackで行います。招待しますので、sugiyama[at]kuhp.kyoto-u.ac.jpまでご連絡下さい。
演習資料を以下の命名規則にしたがって作成し、当日までにWikiにアップロードします。なお、２回目以降はパワーポイントファイルやpdfではなく、Wikiページとしてアップしますので、リンクを辿って下さい。
DeepLearning-<Trial Number>-<Date>.(pptx|pdf)
課題で作成したプログラムは、gitでbranchを作ってお互いに参照できるようにすると良いと思います。以下、ブランチの作り方とリポジトリへの反映方法です。
$ git checkout -b deeplearning-<username>-<Trial Number>
...<実際の作業>...
$ git commit -a -m "<comment>"
$ git push origin deeplearning-<username>-<Trial Number>
$ git checkout master
より細かく自分の作ったソースコード管理をしたい人は、git-flowを使いましょう。
git-flowはHomebrewで簡単に導入することができます。
$ brew install git-flow
$ cd path/to/deeplearning
$ git flow init
$ git flow feature start <username>-<trial number>
...<実際の作業>...
$ git flow feature publish <username>-<trial number>
上記を実行するだけで、feature/-というブランチが作られ、そのブランチで自分のコードを好きに編集していくことができます。
Homebrewとpyenvを利用すると比較的すぐ作業環境を構築することができます。
$ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
$ brew update
$ brew install pyenv
To use Homebrew's directories rather than ~/.pyenv add to your profile:
export PYENV_ROOT=/usr/local/var/pyenv
To enable shims and autocompletion add to your profile:
if which pyenv > /dev/null; then eval "$(pyenv init -)"; fi
$ echo "export PYENV_ROOT=/usr/local/var/pyenv; " >> ~/.bash_profile
$ echo "if which pyenv > /dev/null; then eval $(pyenv init -); fi" >> ~/.bash_profile
$ source ~/.bash_profile
$ pyenv install anaconda-2.4.0
$ git clone https://github.com/medinfo2/deeplearning.git
$ cd deeplearning
$ pyenv local anaconda-2.4.0
$ pip install chainer
既にbrewをインストールしていたり、pyenvを使わず自分の環境を使いたい人は適宜、手順を省いて下さい。