LT大会にお呼ばれしました。 内容は以前ブログにしたためた「コードレビューするのが怖いと思っていたエンジニアが半年間コードレビューを経験して思った 10 のこと」についてです☺ http://b.hatena.ne.jp/entry/yutokyokutyo.hatenablog.com/entry…
こんにちは、スマートニュースの徳永です。深層学習業界はGANだとか深層強化学習だとかで盛り上がっていますが、今日は淡々と、ニューラルネットワークの量子化の話をします。 TL;DR パラメータだけを量子化するのであれば、ほぼ精度を落とさずに、パラメータのデータ容量は1/16程度にまで削減できる パラメータ、アクティベーション、勾配のすべてを量子化し、推論だけでなく学習までもビット演算だけで実現する研究が進んできている 現在は深層学習 = GPU必須というぐらいの勢いがあるけど、量子化の研究が進むと、今後はどうなるかわからないよ はじめに 情報理論における量子化とは、アナログな量を離散的な値で近似的に表現することを指しますが、本稿における量子化は厳密に言うとちょっと意味が違い、十分な(=32bitもしくは16bit)精度で表現されていた量を、ずっと少ないビット数で表現することを言います。 ニュ
はじめに 自己紹介 私は日本にAndroidが上陸したAndroid 1.6の時代(2009年頃)からAndroidの開発者としてAndroid7系になった今も(執筆時2017年)Androidエンジニアを続けています。 Androidの歴史をずっと側で見守り続けた私がエンジニア目線で思っている事を述べるので、これからAndroidのデザインをするデザイナーに見て頂きたいです。 ※ この記事の内容は一個人の意見で所属先は一切関係ありません 一番言いたいこと まず、普段iPhoneを使っているデザイナーは最新もしくは1つ前のOSが入ったAndroid端末をメイン端末とまではいかなくても2台持ちにして常用して下さい。 ハッキリ言ってこれが全てです!! 良さ気なUIのアプリを一通り入れて数十分触るだけでは全く意味がありません。 Androidの良さは通知やIntentと呼ばれるアプリ間の密な連携
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