![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e9618a8d4ff391f719e0589da4a59852bfcd6cf2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fkagayapdf-140524230208-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
Convolutional Neural Network @ CV勉強会関東
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
Convolutional Neural Network @ CV勉強会関東
近年ディープラーニング(深層学習)は急速な進化を遂げ、多くの分野での利用が進んでいます。弊社はデ... 近年ディープラーニング(深層学習)は急速な進化を遂げ、多くの分野での利用が進んでいます。弊社はディープラーニングフレームワークChainerを開発し、オープンソースで公開しています。Pythonを用いて様々な構造のニューラルネットを簡単に構築でき、GPU上での計算もサポートするChainerについて紹介します。また、ディープラーニングの活用例として、ディープラーニングと強化学習を組み合わせて、複数台のロボットに適切な行動を獲得させた事例について説明します。