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chainerの検索結果(絞り込み: 3 users 以上)2538 件中 1 - 40 件目

  • Chainerで書いたニューラルネットの理論計算量を推定するchainer_computational_cost | さかな前線

    海洋の生物量の推定をするときには、実際にある空間の種ごとの個体数を1匹1匹数えるわけにはいきません。そこで、水中に残った生物の細胞のDNAすなわち環境DNAの密度を手がかりにして推計をするのだそ...

    • Autonomous Tidying-up Robot System - Preferred Networks

      Overview 株式会社Preferred Networksは、ロボットが身近な場所で活躍する社会の実現に向けて、パーソナルロボットの研究開発を行っています。 CEATEC JAPAN 2018では、最先端の深層学習技術を応用した...

      • HCIグループの発足、UISTおよびISS 2018での論文発表・デモ実施のお知らせ | Preferred Research

        新たにHCI グループが発足しました PFNでは最先端のAI技術を駆使して「インテリジェントな」次世代システムとサービスの実現を目指しています。しかし、システムの本質的な部分の開発や運用を担うのは...

          HCIグループの発足、UISTおよびISS 2018での論文発表・デモ実施のお知らせ  |  Preferred Research
        • TensorFlow Eager Executionを試してみた – データ分析エンジニアが気まぐれに更新するブログ

          今年2月頃、TensorFlow 1.5が公開され、TensorFlowをDefine by Runで実行できる「Eager Execution for TensorFlow」が追加されました。 TensorFlowといえば、Define and Runが特徴的ですが、その特性上...

          TensorFlow Eager Executionを試してみた – データ分析エンジニアが気まぐれに更新するブログ
          • GitHub - hoya012/deep_learning_object_detection: A paper list of object detection using deep learning.

            deep learning object detection A paper list of object detection using deep learning. I worte with reference to this survey paper Last updated: 2018/10/05 Update log 2018/9/18 - update all...

            GitHub - hoya012/deep_learning_object_detection: A paper list of object detection using deep learning.
            • 言語モデルの性能が、実装により異なる件を解決する – programming-soda – Medium

              All change is not growth, as all movement is not forward. Ellen Glasgow 言語モデルの性能が、実装により異なる件を解決する言語モデルは、自然言語処理において最も基本的なタスクです。ただ、実...

              言語モデルの性能が、実装により異なる件を解決する – programming-soda – Medium
              • Open GPU Data Science | RAPIDS

                About RAPIDS The RAPIDS suite of software libraries gives you the freedom to execute end-to-end data science and analytics pipelines entirely on GPUs. It relies on NVIDIA® CUDA® primitive...

                Open GPU Data Science | RAPIDS
                • Open GPU Data Science | RAPIDS

                  About RAPIDS The RAPIDS suite of software libraries gives you the freedom to execute end-to-end data science and analytics pipelines entirely on GPUs. It relies on NVIDIA® CUDA® primitive...

                  Open GPU Data Science | RAPIDS
                  • Open GPU Data Science | RAPIDS

                    About RAPIDS The RAPIDS suite of software libraries gives you the freedom to execute end-to-end data science and analytics pipelines entirely on GPUs. It relies on NVIDIA® CUDA® primitive...

                    Open GPU Data Science | RAPIDS
                    • HUNTER×HUNTERの念能力6系統で喩えるデータ分析スキル - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ

                      HUNTER×HUNTER モノクロ版 36 (ジャンプコミックスDIGITAL) 作者: 冨樫義博出版社/メーカー: 集英社発売日: 2018/10/04メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る みんな大好きHUNTER×HUNTERの36巻...

                      HUNTER×HUNTERの念能力6系統で喩えるデータ分析スキル - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
                      • [GTCJ2018]CuPy NumPy互換GPUライブラリによるPythonでの高速計算 PFN奥田遼介

                        [GTCJ2018]CuPy NumPy互換GPUライブラリによるPythonでの高速計算 PFN奥田遼介 1. Preferred Networks 取締役 最高技術責任者 奥田遼介 okuta@preferred.jp CuPy NumPy互換GPUライブラリによるPython...

                        [GTCJ2018]CuPy NumPy互換GPUライブラリによるPythonでの高速計算 PFN奥田遼介
                        • Numba・TensorFlow・Dask…ライブラリごとに比較するPython高速化 - ログミーTech(テック)

                          2018年9月17日から18日にかけて、日本最大のPythonの祭典、PyCon JP 2018が開催されました。「ひろがるPython」をキャッチコピーに、日本だけでなく世界各地からPythonエンジニアたちが一堂に会し、様...

                          Numba・TensorFlow・Dask…ライブラリごとに比較するPython高速化 - ログミーTech(テック)
                          • 2018年風TensorFlowでの学習処理の記述方法 - 終末 A.I.

                            TensorFlowが登場して早いことで3年近く経とうとしています。 Deep Learning自体がブームになってからだと、それ以上の月日が経っているわけで、人工知能ブームも以外と続いているなあというのが正直な...

                            2018年風TensorFlowでの学習処理の記述方法 - 終末 A.I.
                            • UdemyでPythonが学べるおすすめコース【基礎の徹底です】|QOLONY Works Laboratory

                              UdemyでPythonの開発を学びたい人「Pythonの開発を学ぶのにUdemyのおすすめコースってどんなのがあるのかな?もともと文系だから、入門者にやさしいコースがあると嬉しいんだけど。」 これから開発のス...

                              UdemyでPythonが学べるおすすめコース【基礎の徹底です】|QOLONY Works Laboratory
                              • Pythonフリーランス仕事・案件の役立ち情報 | APPSTARSフリーランス

                                Pythonは、Webアプリ開発に加えてデータ解析や自然言語処理、ゲーム、デスクトップアプリなど、汎用的なシステム開発に仕様できる開発言語です。また、人工知能の開発言語としても注目を集めており、Go...

                                 Pythonフリーランス仕事・案件の役立ち情報 | APPSTARSフリーランス
                                • Amazon SageMaker と AWS Deep Learning AMI で PyTorch 1.0 プレビューが利用できるようになりました | Amazon Web Services ブログ

                                  Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker と AWS Deep Learning AMI で PyTorch 1.0 プレビューが利用できるようになりました Amazon SageMaker と AWS Deep Learning AMI (DLAMI) が、PyTorch 1...

                                  Amazon SageMaker と AWS Deep Learning AMI で PyTorch 1.0 プレビューが利用できるようになりました | Amazon Web Services ブログ
                                  • 「先生、どのプログラム言語を学べば良いでしょうか?」 | 日経 xTECH(クロステック)

                                    「どのプログラミング言語を学べばよいでしょうか?」。講座の受講生などから、私はこうした質問を頻繁に受けます。どのプログラミング言語にもそれぞれ特徴や個性があり、どれが良いとは一概には言え...

                                    「先生、どのプログラム言語を学べば良いでしょうか?」 | 日経 xTECH(クロステック)
                                    • AIが自動生成するイラストが、数年で劇的に進化していて驚嘆「AIは既に私たちを超えている」「絵師が血ヘド吐く勢い」と話題に - Togetter

                                      リンク Qiita 425 users 14 Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita ![Screen Shot 2015-12-24 at 6.56.28 PM.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/51673/11ef48f6-0594-d91c-809...

                                      AIが自動生成するイラストが、数年で劇的に進化していて驚嘆「AIは既に私たちを超えている」「絵師が血ヘド吐く勢い」と話題に - Togetter
                                      • AI・機械学習の「最先端テクノロジー」と「ビジネス活用」ーDEEP LEARNING LAB 2018 - Qiita:Zine

                                        昨今、関連するニュースを聞かない日はないほど加熱している、AI・深層学習(ディープラーニング)。 Qiitaでも、タグの総合ランキングで、Pythonが1位のjavaScriptに迫っており、勢いをみせています。...

                                        AI・機械学習の「最先端テクノロジー」と「ビジネス活用」ーDEEP LEARNING LAB 2018 - Qiita:Zine
                                        • オープンソースの優良プロジェクトを選ぶ「Bossies 2018」発表 | OSDN Magazine

                                          IT情報サイトのInfoWorld(米IDG Communications傘下)は9月26日、最も革新的なオープンソースプロジェクトを選ぶ年次表彰制度「Best of Open Source Software(Bossies)Awards」の2018年版選考結果を...

                                          オープンソースの優良プロジェクトを選ぶ「Bossies 2018」発表 | OSDN Magazine
                                          • ASCII.jp:まだ知らないの!? UP square + AI Coreでディープラーニング推論を学べ! (1/4)

                                            “知能”を持つIoT機器への挑戦 ディープラーニング(深層学習)という言葉が注目され出してから10年ほどが経過した。当初はバズワード扱いする向きもあったものの、深層学習の技術は知らず知らずのうち...

                                            ASCII.jp:まだ知らないの!? UP square + AI Coreでディープラーニング推論を学べ! (1/4)
                                            • 【深層学習入門】超実践!ChainerのDefine by Runで動的ニューラルネットワーク設計|はやぶさの技術ノート

                                              こんにちは。 ディープラーニングお兄さんの”はやぶさ”@Cpp_Learningだよー 本サイトで機械学習の記事などを書いています。 嬉しいことに本サイトに遊びに(勉強しに)きてくれる読者が少しづつ増えて...

                                              【深層学習入門】超実践!ChainerのDefine by Runで動的ニューラルネットワーク設計|はやぶさの技術ノート
                                              • Kubernetes meetup-tokyo-13-customizing-kubernetes-for-ml-cluster

                                                Kubernetes meetup-tokyo-13-customizing-kubernetes-for-ml-cluster 1. Shingo Omura (@everpeace), Preferred Networks, Inc. Kubernetes Meetup Tokyo #13 2018-09-28 schedulerとdevice-pluginをカ...

                                                Kubernetes meetup-tokyo-13-customizing-kubernetes-for-ml-cluster
                                                • 【283件】2018年10月のAI・人工知能関連イベントまとめ | 人工知能ニュースメディア AINOW

                                                  2018年10月のAI・人工知能系イベントのまとめです。 283件のイベントを収集しました。空いている日程で興味のある勉強会にはぜひ参加してみてください! 2018年10月のAI・人工知能関連イベント 10月1日...

                                                    【283件】2018年10月のAI・人工知能関連イベントまとめ | 人工知能ニュースメディア AINOW
                                                  • ChainerCVとLight-Head R-CNNで『カメラ・動画対応!物体検出ソフト』を作る|はやぶさの技術ノート

                                                    こんばんは。 コンピュータビジョン(『ロボットの眼』開発)が専門の”はやぶさ”@Cpp_Learningです。 YoloやFCISによる『カメラ・動画対応!物体検出ソフト』を作って遊んだりしてます。 https://cpp-lea...

                                                    ChainerCVとLight-Head R-CNNで『カメラ・動画対応!物体検出ソフト』を作る|はやぶさの技術ノート
                                                    • 複数ノードDockerでChainerMNを動かすためのTips - Stimulator

                                                      - はじめに - ChainerMNがついに本家Chainerにマージされました。分散深層学習への本気度が伺えます。 github.com 節目という事で、Dockerを利用して複数ノードでChainerMNするために行った事のメモをT...

                                                      複数ノードDockerでChainerMNを動かすためのTips - Stimulator
                                                      • Kubeflow

                                                        What is Kubeflow? The Kubeflow project is dedicated to making deployments of machine learning (ML) workflows on Kubernetes simple, portable and scalable. Our goal is not to recreate other...

                                                        • GitHub - aonotas/deep-crf: An implementation of Conditional Random Fields (CRFs) with Deep Learning Method

                                                          DeepCRF: Neural Networks and CRFs for Sequence Labeling A implementation of Conditional Random Fields (CRFs) with Deep Learning Method. DeepCRF is a sequence labeling library that uses ne...

                                                          GitHub - aonotas/deep-crf: An implementation of Conditional Random Fields (CRFs) with Deep Learning Method
                                                          • 深層強化学習の入門から実装まで——オーム社、「Pythonによる深層強化学習入門 ChainerとOpenAI Gymではじめる強化学習」発刊 | fabcross

                                                            オーム社は、深層強化学習の基礎と、Pythonによる実装について解説した入門書「Pythonによる深層強化学習入門 ChainerとOpenAI Gymではじめる強化学習」を発刊した。 本書は、ゲームAIやロボットアーム...

                                                            深層強化学習の入門から実装まで——オーム社、「Pythonによる深層強化学習入門 ChainerとOpenAI Gymではじめる強化学習」発刊 | fabcross
                                                            • ニューラルネットの新しい正規化手法 Group Normalization の高速な実装と学習実験 | ALBERT Official Blog

                                                              今年 1 月に ALBERT に入社した清水です。深層学習プログラマとして自社プロダクト開発をしております。このブログを書くのは始めてなのですが、今日はちょっとプログラミング寄りの記事を。残暑厳しい...

                                                              ニューラルネットの新しい正規化手法 Group Normalization の高速な実装と学習実験 | ALBERT Official Blog
                                                              • 11062

                                                                「Chainer」は、Preferred Networks(PFN)が開発した深層学習(ディープラーニング)フレームワーク。ニューラルネットワークのモデルがPythonで簡単に記述できるので利用している人も多い。GoogleのA...

                                                                11062
                                                                • Kubeflowで何ができて何ができないのか #DEvFest18

                                                                  Kubeflowで何ができて何ができないのか #DEvFest18 1. Kubeflowで何ができて何ができないのか? 上田隼也 @hurutoriya 2018/09/01 2. Outline 1. 機械学習システムの進化系譜 2. k8s ベースの機械学習...

                                                                  Kubeflowで何ができて何ができないのか #DEvFest18
                                                                  • Raspberry Piとディープラーニングで画像認識やろうとしたら重かったのでサーバーに計算させた

                                                                    はじめに Raspberry Pi上でImageNetの学習済みモデルを使い,カメラから入力した画像を認識しようとしましたが,モデルが大きすぎてメモリに乗りませんでした。 そこで,以下のようにラズパイからサー...

                                                                    Raspberry Piとディープラーニングで画像認識やろうとしたら重かったのでサーバーに計算させた
                                                                    • Amazon SageMakerでTensorFlowを使ってIris分類してみた | Developers.IO

                                                                      はじめに SageMaker Python SDKを使うことでTensorFlowの学習をAmazon SageMaker上で簡単に行えます。 今回は、AWSが公開しているTensorFlowをAmazon SageMakerで使って分類モデルを学習させる例を実際...

                                                                      Amazon SageMakerでTensorFlowを使ってIris分類してみた | Developers.IO
                                                                      • 学習済み分散表現をTensorBoardで可視化する (gensim/PyTorch/tensorboardX)

                                                                        word2vecや系列モデル等で学習した分散表現の埋め込みベクトル(word embeddings)は、単語の意味をベクトル空間上で表現することが可能です。最も有名な例では「King - Man + Woman = Queen」のように...

                                                                        • CuPyのElementwiseKernelで楽にGPUの恩恵を受ける

                                                                          本記事はPowered by DLHacksなやつです。 はじめまして、社会に絶望したマンボウです。普段は信号処理や画像解析をやっています。 唐突ですが、PythonからピンポイントにCUDAの機能を利用できるCuPyのE...

                                                                          CuPyのElementwiseKernelで楽にGPUの恩恵を受ける
                                                                          • Chainer とAnnoyを使った 類似画像検索 【入門】

                                                                            はじめに 今回は以前の書いた記事(類似画像検索のための、Pythonを使った近似最近傍探索【入門】)の続きで、Deep Learningの特徴量抽出と近似最近傍探索を使って類似画像検索を実装します。 類似画像検...

                                                                            Chainer とAnnoyを使った 類似画像検索 【入門】
                                                                            • [BoF] How to choose programming language for product/in-house software development | Preferred Research

                                                                              Preferred Networksでエンジニアをしている柏原です。PFN Dayでは “How to choose programming language for product/in-house software development” という題でBoFのセッションを開きました。PFN Day...

                                                                                [BoF] How to choose programming language for product/in-house software development  |  Preferred Research
                                                                              • Kaggleで世界11位になったデータ解析手法〜Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ - エンジニアHub|若手Webエンジニアのキャリアを考える!

                                                                                「Porto Seguro’s Safe Driver Prediction」とは? 【技法1】前処理 【技法2】特徴抽出 【技法3】予測モデルの作成 Kaggle初心者は何から始めるべき? データサイエンティストを目指す若き人たちへ 関...

                                                                                Kaggleで世界11位になったデータ解析手法〜Sansan高際睦起の模範コードに学ぶ - エンジニアHub|若手Webエンジニアのキャリアを考える!
                                                                                • SushiGAN 〜人工知能は寿司を握れるか?〜

                                                                                  はじめに SUSHI食べたい!ということで,DCGANで寿司の画像を生成してみました. やったことは,Chainerのサンプルコードを少し変えて実行しただけです.予めご了承ください. 原理の紹介 今回使用した...

                                                                                  SushiGAN 〜人工知能は寿司を握れるか?〜