TensorFlowの基礎 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? きっと今後も似たような話をすることが多そうなのでQiitaのプレゼンテーションモードにしてみようとも思ったらうまくいかなかったので、結局PDF化したものをSpakerDeckに用意しましたが、それなりに書いたのでQiitaの方も残しておきます。 SpeakerDeckにあるものと内容としてはほぼ同じです。 TensorFlowの概要 まずはTensorFlowの概要っぽい部分のお話です。 TensorFlowとは？ TensorFlowのサイト Googleがオープンソース化した機械学習ライブラリ 2015年11月に公開 Google社
オレオレ機械学習ライブラリ構想（機械学習名古屋第１7回勉強会） - Qiita
自己紹介・近況 名前: 中西克典 所属: 有限会社 来栖川電算 twitter: @n_kats_ 最近、Oculus Goを買って、OculusRoomとかでVR会議とか夢見るも、する相手がいない問題等で挫折 話すこと 機械学習の開発 オレオレライブラリでしたいこと 最近何をしているか 面白いモデルを思いついた、試そう → あ、ここ一般化してライブラリ化しとこ → 新しいこと思いついた（元の奴、試してないやつ） で、そのライブラリ化しているものは、 https://github.com/n-kats/mlbase こんなことしている中で何を思っているかの話をします 機械学習で困るところ 世の中に手法がたくさんあって試しきれない パラメータをいじっているうちにもとに戻せなくなった 色々作っているうちにカオスに というか、機械学習のアルゴリズムに関係ないところに時間がかかる・・・ 機械学習の
TensorFlowのキーコンセプト: Opノード、セッション、変数 - Qiita
はじめに TensorFlowは、「データフローグラフ」という形で計算を表現し、機械学習をプログラミングします。この形式は、大規模な並列計算を行うのに有用とされています(参考記事)が、スクリプトを上から下に読んで計算を行う普通のプログラミング言語とは考え方が異なるので、はじめは少しとっくきづらさがあります。 そこで、この記事では、TensorFlowのプログラミングで必要になる3つのキーコンセプト Opノード セッション 変数 について簡単に説明します。 データフローグラフとOpノード 「データフローグラフ」はノードといわれる計算ブロックのようなものをエッジといわれる線で繋げたもので、データはノードからノードへ、エッジのつながり方に従って受け渡され、計算が行われます。 似たようなプログラミング手法は、SIMULINKやUnreal Engine4のBlueprintでも見られますね。 Te
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Jupyter notebookで動的なグラフを表示する。（D3.jsのインライン表示） - Qiita
