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
GTC 2015 - Deep Learningを理解する(前編)
GTC 2015において、Facebookの研究者であるRob Fergus氏が「Visual Object Recognition Using Deep Convolutional Neural Networks」と題する発表を行った。この記事はFergus氏の発表を中心にしているが、ImageNet関係の情報などを筆者が補足しており、発表に含まれない情報も入っている。 なお、このFergus氏の発表は大人気で、室内の椅子は満席、さらに床に座り込んで聞く人で空きスペースは無く、それでも室内に入れず、ドアの近くに立って覗き込んで聞く人がいるという状況であった。 Deep Neural Network(DNN)の歴史を振り返ると、1989年のLuCunの業績が大きな転機になっている。LeCunは手書きの郵便番号の認識のために、次の図に示す多層の人工ニューロンのネットワークを使った。 最初の層
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