Hello, TensorFlow!
Building and training your first TensorFlow graph from the ground up. The TensorFlow project is bigger than you might realize. The fact that it’s a library for deep learning, and its connection to Google, has helped TensorFlow attract a lot of attention. But beyond the hype, there are unique elements to the project that are worthy of closer inspection: The core library is suited to a broad family
Amazon Machine LearningにTwitter Archiveを突っ込んで分析させてみる | DevelopersIO
はじめに AWSに機械学習サービスが登場！ということで大きな話題となったAmazon Machine Learning(Amazon ML)。早速本ブログでも複数の記事がアップされています。 【新サービス】Amazon Machine Learning(機械学習サービス) がAWS Summits 2015 San Francisco で発表されました。 #AWSSummit 【新サービス】Amazon Machine Learningを試してみた #AWSSummit #AmazonML 【新サービス】Amazon Machine LearningのAWS CLI コマンドを確認してみた #AWSSummit #AmazonML だがしかし、悲しきかな、僕は統計にも分析にも解析にも機械学習にも知見がありません。悔しい！でもAmazon MLを触ってみたい！ ということで、とりあえずTwi
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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