「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用
「TensorFlow.js」公開、Webブラウザ上で機械学習の開発、学習、実行が可能に。WebGL経由でGPUも活用 TensorFlow.jsの基となったオリジナルの「TensorFlow」は、Googleが開発しオープンソースとして公開されている機械学習ライブラリです。Windows、Mac、Linuxなどに対応し、Python、C＋＋、Java、Goなどに対応したAPIを備えています。 今回発表されたTensorFlow.jsはそのJavaScript版で、Webブラウザ上で実行可能。TensforFlow.jsのAPIはオリジナルTensorFlowのPython APIのすべてをサポートしているわけではありませんが、似た設計となっており、機械学習のモデルの構築、学習、学習済みモデルの実行が可能なほか、学習済みモデルのインポートも可能。 WebGLを通じてGPUを利用した処理の高
Google、自然言語理解（NLU）の基礎となる「SyntaxNet」をオープンソース化
米Googleは5月12日（現地時間）、機械学習システム「TensorFlow」に統合されたニューラルネットワークフレームワーク「SyntaxNet」をオープンソースで公開したと発表した。GitHubで公開されている。 自然言語理解（NLU）システムの基礎を提供するものという。SyntaxNetには、新たなモデルに学習させるのに必要なすべてのコードと、英語の文章の構文解析のためにGoogleが開発した英文解析ツールの「Parsey McParseface」が含まれる。 Parsey McParsefaceは、言語構造解析方法を学習する強力な機械学習アルゴリズム上に構築されており、文章内の各ワードの機能的役割（動詞、形容詞など）を解析できるという。Parsey McParsefaceは世界で最も正確な構文解析ツールだとGoogleは説明する。 コンピュータにとって、人間の話す自然言語はあまり
ディープラーニング対応の機械学習ライブラリ「TensorFlow」、分散コンピューティングでスケールアウト可能に。ニューラルネットワークの内容を可視化するツールも公開
ディープラーニング対応の機械学習ライブラリ「TensorFlow」、分散コンピューティングでスケールアウト可能に。ニューラルネットワークの内容を可視化するツールも公開 Googleはディープラーニングに対応した機械学習ライブラリの最新バージョン「TensorFlow 0.8」を公開しました。 これまでTensorFlowは1台のマシンでしか実行できませんでしたが、新バージョンからは分散コンピューティングをサポートし、何百台ものコンピュータを使って並列実行することで学習処理を高速化できるようになりました。 このTensorFlow 0.8を用いて、Inceptionモデルに対応した機会学習を分散コンピューティングで実現するのが「Distributed TensorFlow」です。 分散コンピューティングを用いて100台のGPUを投入することで、学習の速度が56倍向上したとのこと。 また、Te
TensorFlow と Udacity によるディープ ラーニングの自己学習
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
TensorFlowを算数で理解する - Qiita
TensorFlowは主に機械学習、特に多層ニューラルネットワーク(ディープラーニング)を実装するためのライブラリになりますが、その基本的な仕組みを理解するのにそうした難しい話は特に必要ありません。 本記事では、TensorFlowの仕組みを、算数程度の簡単な計算をベースに紐解いていきたいと思います。 TensorFlowの特徴 初めに、TensorFlowの特徴についてまとめておきたいと思います。 TensorFlowは、その名前の通りTensor(多次元配列、行列などに相当)のFlow(計算処理)を記述するためのツールです。その特徴としては、以下のような点が挙げられます。 スケーラビリティ PC、サーバー、はてはモバイル端末まで、各マシンのリソースに応じてスケールする。つまり、低スペックなものでもそれなりに動くし、GPUを積んだハイスペックなサーバーであればそのリソースをフルに活用した
TensorFlowのTutrialの解説と機械学習の実験をした。 - のんびりしているエンジニアの日記
今日は様々な箇所で賑わっているTensorFlowを使ってみました。 皆さんこんにちは。 お元気でしょうか。朝弱いと結構困りますよね。 TensorFlowが盛り上がってたのでつい書いてみました。 TensorFlowとは http://tensorflow.org/ http://download.tensorflow.org/paper/whitepaper2015.pdf （詳細にライブラリのことを知りたい人はこちらのpdfへどうぞ） TensorFlowはGoogleが開発したデータフローグラフを使用した数値計算ライブラリです。 グラフの各ノードは数値計算のオペレータを示し、エッジはデータの配列を示す。 desktopやserverなどでのCPU,GPU演算をシンプルなAPIで実現することが可能です。 開発者は、GoogleのBrain Teamの研究者、エンジニアです。目的は、機
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
Engadget | Technology News & Reviews
xAI reportedly laid off at least 500 AI tutors working on GrokxAI has laid off at least 500 workers from its data annotation team, the company's largest, according to Business Insider. What to expect at Meta Connect 2025: 'Hypernova' smart glasses, AI and the metaverseMeta Connect, the company's annual event dedicated to all things AR, VR, AI and the metaverse is just days away. And once again, it
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
