サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
一番身近な人工知能Siri。人と対話するまでの歴史やその仕組みを紹介 | Ledge.ai
サインインした状態で「いいね」を押すと、マイページの 「いいね履歴」に一覧として保存されていくので、 再度読みたくなった時や、あとでじっくり読みたいときに便利です。
【2016/11/27更新】【Android】Bing Speech APIを使う手順とトラブル対応法をまとめました - CrossRoad
最近、音声認識機能を色々調べており、MicrosoftのCognitive Serviceも試してみました。今まで試した中では認識速度が最も速かったという印象です。 ただ、私自身がCognitive Serviceに慣れていないので準備に手間取ったため、備忘録を兼ねて、手順を含めてまとめてみました。 なお、下記の環境で検証しています。 Mac OS : 10.11.6 Android Studio : 2.1.2 1. 前提 1-1. Cognitive Serviceとは？ 1-2. Bing Speech APIとは？ 2. 実行手順 2-1. Cognitive Serviceのアカウント登録 2-2. 各種IDの取得方法 Account Name サブスクリプション API type 場所 Pricing tier Resource Group Legal terms 2-3. S
深層学習(青い本)のまとめと最近のdeeplearning界隈の流れ - プロクラシスト
深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者: 岡谷貴之出版社/メーカー: 講談社発売日: 2015/04/08メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (13件) を見る こんな人におすすめ 人工知能オジサン*1にならないように 線形代数と微分の基礎的な素養のある人 ディープラーニングの基礎を学びたい人 章立て 第1章 はじめに 第2章 順伝播型ネットワーク 第3章 確率的勾配降下法 第4章 誤差逆伝播法 第5章 自己符号化器 第6章 畳込みニューラルネット 第7章 再帰型ニューラルネット 第8章 ボルツマンマシン 書評 1年前に情報系に専門を変え、ディープラーニング関係で初めに読んだ本。ちょうど1年前は爆発的に流行り始めたころだった。 今はもう少しいろいろと日本語の本がそろってきているかもしれないが、この本は基礎から数式を追いながらきちんと学べる本だと思う。 数
MIT、光を使ったディープラーニングの原理実証-計算時間と消費電力を大幅削減
マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究チームは、ディープラーニングに必要とされる複雑で多量の計算を光コンピューティングを使って高速化、低消費電力化する技術を開発したと発表した。まだ概念実証の段階だが、原理的にはディープラーニングの計算時間を大幅に短縮でき、従来のコンピュータに比べて消費電力を1/1000程度にできるという。研究論文は光学分野の専門誌「Nature photonics」に掲載された。 ニューラルネットワークに基づくディープラーニング技術は、画像認識や音声認識をはじめ、医療データベースの中から診断に利用できるパターンを見つけ出したり、膨大な化学式を探索して新薬を創出するなど、さまざまな分野で使われるようになってきている。 しかし、膨大なデータサンプルを学習する過程では時間とエネルギーを消費する大量の計算を行う必要がある。ディープラーニングで多用される計算は、主に行列同士の掛け
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
