GPU有効化したLightGBMをインストールする（Ubuntu 16.04） - Qiita
背景 仕事で流行りのアンサンブル学習を試すことになり、XGBoostより速いという噂のLightGBMをPythonで試してみることに 実際、使い勝手良く、ニューラルネットよりも学習が短時間で終わるのでもっと色々試してみたいと思う conda-forgeから入れたLightGBMではGPU有効化されてないので、手動でコンパイルしようと試みる 他の方が紹介されている方法に従ってコンパイル → エラー という流れ。以下、私の環境での解決方法ですが、この問題はOpenCLの違ったバージョンがインストールされている場合に発生するようなので、まず上のURLで書かれている方法を試すことをおすすめします。 あと、本記事ではLightGBMの使い方は解説しません。QiitaにはLightGBMについての素晴らしい解説が既にあるので、そこらへんを参考にしてみてください。 インストール環境 Ubuntu 16
プレスリリース - 深層学習によって「蛇の回転錯視」の知覚再現に成功
自然科学研究機構 基礎生物学研究所 立命館大学 自然科学研究機構 生理学研究所 基礎生物学研究所 神経生理学研究室の渡辺英治准教授は、同研究所の八杉公基研究員と立命館大学の北岡明佳教授、生理学研究所の坂本貴和子助教、サクラリサーチオフィスの田中健太博士との共同研究によって、深層学習機が「蛇の回転錯視注１」が引き起こす運動知覚を再現することを、新たに発見しました。深層学習機は、脳の神経ネットワーク構造や動作原理を参照して設計された人工知能のひとつであり、近年、画像分類や音声認識など、幅広い分野で画期的な成果を収めているだけでなく、脳の動作メカニズムを研究するためのツールとしても期待が高まっています。今回研究グループは、大脳皮質の動作原理として有力な仮説のひとつである「予測符号化理論注２」を組み込んだ深層学習機によって、錯視の再現ができるかどうかを検証しました。深層学習機に、我々の日常生活など
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