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BERT (language model) - Wikipedia
Bidirectional encoder representations from transformers (BERT) is a language model introduced in October 2018 by researchers at Google.[1][2] It learned by self-supervised learning to represent text as a sequence of vectors. It had the transformer encoder architecture. It was notable for its dramatic improvement over previous state of the art models, and as an early example of large language model
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感想です。 Theanoやtorch、chainerに遅れをとって立ち上がったTensorFlowでしたが、はじめのうちはチュートリアルコードですらこのようなありさまで、とてもではありませんが簡単に誰もが使えるというような状態ではありませんでした。 1年ほど前からようやく、Keras の取り込みや Dataset API の実装、MonitoredTrainingSession のようなリッチな Session オブジェクトの導入などで、少し凝ったことをする場合でもかなり簡単に書けるようになってきました。 一方で公式のチュートリアルでは、データセットの読み込みはありもののAPIを使
Pythonではじめての機械学習～scikit-learn、tensorflow | | Scimpr Blog
勉強しているところなので、間違っている箇所もあるかもしれません. 機械学習は、高度な数学知識を使って、多数のデータから、有用な特徴を算出するいくつかのアルゴリズムを使った技法のことをいう. 例えば、ニューラルネットワークを使った深層学習は、機械学習の一分野である. 集合知プログラミングは、そんな機械学習のサンプルがたくさんある書籍だったけど、もうさすがに古い内容かも. anacondaanacondaは、Pythonの主要なライブラリをパッケージしたオープンデータサイエンスのプラットフォーム. だいたいこれをインストールしておけば、環境が整う. Anaconda jupyterjupyterは、インタラクティブなプログラミング言語の実行環境. PythonやRなどのインタラクティブ実行環境Jupyter Notebookをインストールする
deeplearn.jsでピアノ演奏
deeplearn.jsを使えば、リアルタイムで Performance RNN ピアノ演奏をブラウザで楽しむことができます。 Performance RNN deeplearn.jsはオープンソースのJavascriptライブラリで、 ブラウザでモデルのGPUベースのトレーニングと評価を可能にします。 これには、Performance RNNチェックポイントをdeeplearn.jsが使用できる形式に変換するために使用できたTensorFlowモデルを移植するためのツールが含まれています。 次に、モデルアーキテクチャをdeeplearn.js TypeScriptライブラリを使用できるようにして ユーザーインターフェイスが追加されました。 新しいモデルのソースコードは、deeplearn.js GitHubリポジトリから入手できます。 ブラウザでPerformance RNNを試してみる
Cloud TPUの使いどころガイドライン - Qiita
TPUもリリースされ、CPU, GPU, TPUをどういった時に、何を基準に使い分ければよいのかと思っていたら、以下に記載されていることだったのでメモ。 https://cloud.google.com/tpu/docs/tpus Cloud TPUは特定のワークロードに最適化されているので、機械学習のワークロードによってはCompute EngineのインスタンスでCPUやGPUを使用した方がよいケースがある。一般的には、どの環境を選択すべきかは以下のガイドラインに従えばよい。 CPU 柔軟性があるプロトタイプを素早く作る必要がある場合 モデルのトレーニングに時間がかからないような単純なモデル 小さなモデル C++で記述されたカスタムTensorFlow operationが大部分を占めるモデル 利用可能なI/Oやホストのネットワークバンド幅が制限されているモデル GPU TensorF
数学系向けDeepLearning/Tensorflow入門 - Qiita
DeepLearningは最近ブームであり,その有名なライブラリとしてTensorflowがあります． この記事ではDeepLearningの基本的な部分を数式を使って書き下すこととTensorflowの使い方を紹介します. 今更っていう気もしますが…，そこは気にしないでおくことにします 主な対象はベクトル空間やテンソル積等をある程度知っているけれど，DeepLearningは知らない人です. なので表記も大学の数学でよく出てくるものしています. なおニューラルネットワークの積分表現には触れません. 三層パーセプトロン ニューラルネットワークの基本的な形の一つである三層パーセプトロンを定義します. 定義 (三層パーセプトロン) 行列$W_1 \in M_{n_0 n_1}(\mathbb{R}),W_2 \in M_{n_1 n_2}(\mathbb{R})$とベクトル$b_1 \in \
TensorFlowで遊んでみよう！
TensorFlow 勉強会 (4) の発表資料です。 途中の動画を見るには↓の元ファイルを御覧ください。 https://docs.google.com/presentation/d/1CWHjeiDJovG4ymuaoGCFLiBcSHNuNccMQQYkoFtpHxc/pub?start=false&loop=false&delayms=3000
「TensorFlow はじめました」をはじめました！ - blog.tmp.tokyo
機械学習という言葉が最近話題になってきています。少し前に IBM 社の Watson が癌患者を救ったというニュースがありました。 www3.nhk.or.jp はい。最近はこの IBM の Watson が頑張っています。膨大な情報を読み込み，その中から最適の解を探してくるのです。人間には到底不可能な量の情報を扱うためまさに「人工知能」と言うに相応しいソリューションと言えます。 www.ibm.com うちの会社でも一部の部隊が Watson を使って何か怪しげなことをやっていますが，Watson はいかんせん「タダじゃない」のです。まあ人間の代わりに学習してより知能を高めていくのですから作った方もタダで使わせてくれるわけはありません。 ところが，世の中にはこの機械学習をタダで試してみることができるものも存在するのです。 我らが Google ! そうです。世界トップクラスの IT 企業
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
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