Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. | Google Cloud Blog
This 3-hour course (video + slides) offers developers a quick introduction to deep-learning fundamentals, with some TensorFlow thrown into the bargain. ">This 3-hour course (video + slides) offers developers a quick introduction to deep-learning fundamentals, with some TensorFlow thrown into the bargain. Deep learning (aka neural networks) is a popular approach to building machine-learning models
Deep learning driven jazz generation
Using Keras & Theano for deep learning driven jazz generation Download .zip Download .tar.gz Using Keras & Theano for deep learning driven jazz generation I built deepjazz in 36 hours at a hackathon. It uses Keras & Theano, two deep learning libraries, to generate jazz music. Specifically, it builds a two-layer LSTM, learning from the given MIDI file. It uses deep learning, the AI tech that powers
わかるLSTM ～ 最近の動向と共に - Qiita
Machine Learning Advent Calendar 2015 第14日です。去年のAdvent Calendarで味をしめたので今年も書きました。質問、指摘等歓迎です。 この記事の目的 ここ2～3年のDeep Learningブームに合わせて、リカレントニューラルネットワークの一種であるLong short-term memory(LSTM)の存在感が増してきています。LSTMは現在Google Voiceの基盤技術をはじめとした最先端の分野でも利用されていますが、その登場は1995年とそのイメージとは裏腹に歴史のあるモデルでもあります。ところがLSTMについて使ってみた記事はあれど、詳しく解説された日本語文献はあまり見当たらない。はて、どういうことでしょうか。 本記事ではLSTMの基礎をさらいつつ、一体全体LSTMとは何者なのか、LSTMはどこに向かうのか、その中身をまとめ
PythonによるDeep Learningの実装（Dropout + ReLU 編） - Yusuke Sugomori's Blog
久しぶりのブログ更新となります。 今回は、Dropout + ReLU のコード（python）を紹介します。 最近の Deep Learning 界隈は、もっぱらDropoutと新しい活性化関数の組み合わせが多いみたいですね。 しばらく触れないでいる内に、以前は最前線だった Deep Belief Nets や Stacked Denoising Autoencoders がすっかり下火になってしまったようで…。 Dropout + ReLU や Dropout + Maxout などが流行っているみたいですが、これは結局、いかに疎な（sparseな）ニューラルネットワークを構築できるかが学習の鍵になっている、ということなのでしょう。シンプルが一番というべきなのでしょうか…。 ともあれ、Dropoutは実装が難しくないのは嬉しい限りです。 ReLU (Rectified Linear U
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
neon — neon 2.6.0+fd76bce2 documentation
neon is Intel Nervana ‘s reference deep learning framework committed to best performance on all hardware. Designed for ease-of-use and extensibility. Features include: Support for commonly used models including convnets, RNNs, LSTMs, and autoencoders. You can find many pre-trained implementations of these in our model zoo Tight integration with our state-of-the-art GPU kernel library and Intel CPU
Deep Learning リンク集 - 人工知能に関する断創録
乗るしかないこのビッグウェーブに Deep Learning（深層学習）に関連するまとめページとして使用する予定です。Deep Learningに関する記事・スライド・論文・動画・書籍へのリンクをまとめています。最新の研究動向は全然把握できていないので今後研究を進めるなかで記録していきたいと思います。読んだ論文の概要も簡単にまとめていく予定です。本ブログでは、当面の間、Theanoを使って各種Deep Learningアルゴリズムを実装していきたいと思います。 関連ニュースなどはTwitterでも流しているので興味があったらフォローしてください。 すべてに目が通せず更新が追いついていません。私のはてなブックマークで[Deep Learning]というタグを付けて登録しています。まったく整理できていませんがご参考まで。 Theano編 TheanoをWindowsにインストール（2015/1
はじめるDeep learning - Qiita
そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
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