TensorFlow 1.0にアップグレードしてみた - わいさわのエンジニアリング
TensorFlow が1.0にアップデートされ、興味なさそうな日本のメディアにもどんどん取り上げられるようになってきました。 なぜ、TensorFlow のバージョン1.0がこれだけ取り沙汰されるかというと、バージョンの1.0ということももちろんありますが、それよりも、GPUの個数による速度向上がほぼ線形におこなえるようになったということが大きいと思います。 例えば Inception v3 に対して 8 GPU を用いた学習で 7.3 倍、64 GPU で 58 倍の高速化が可能になるモデルを提供します。 (引用元: https://developers-jp.googleblog.com/2017/02/announcing-tensorflow-10..html) 要するに、お金を掛ければ掛けるほど、Deep Learningの学習が速くなるということであります。極論すると、個人レ
TensorFlowチュートリアル - ML初心者のためのMNIST（翻訳） - Qiita
TensorFlowのチュートリアル（MNIST For ML Beginners） https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/beginners の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 このチュートリアルは、機械学習と TensorFlow に不慣れな読者を対象とします。MNIST が何であるか、ソフトマックス（多項ロジスティック）回帰が何であるかを知っている場合は、よりテンポの速いチュートリアルを好むかもしれません。チュートリアルを開始する前にTensorFlow をインストールしてください。 プログラミングを学ぶとき、最初に「Hello World.」をプリントするという伝統があります。 プログラミングには Hello World があるように、機械学習には MNIST があります。 M
TensorFlowを遊び倒す！ 1-1. MNIST For ML Beginners - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 ※TensorFlowとは2015年11月9日にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。 本ブログでは、実際のTensorFlowの使い方を連載方式でご紹介しています。 皆様こんにちは。 テクノロジー＆ソフトウェア開発本部の佐藤貴海です。 今日から本題のTensorFlow入門編に突入します。今回は、「MNIST For ML Beginners」の使い方をご紹介しようと思います。 http://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/beginners/index.md MNISTとは MNISTとは、「Mixed National Institute of Standards and Technology database」の略で、手書
知識ゼロからTensorFlowを使った機械学習で人工知能を作るー入門編１ - Qiita
TensorFlow TensorFlowはGoogleがオープンソースとして公開した機械学習のライブラリ。 www.tensorflow.org ここしばらく機械学習の本読んで、TensorFlow触りまくって出した結論はこれ。 TensorFlowは機械学習の初心者がスグにカンタンに使えるモノではない TensorFlowを使えば機械学習の概念をそのまま直感的にコードに落としこむことができる。ただ、そのためには機械学習の理論を予め知っておくことが必要。「ニューラル・ネットワーク」とか「構造パターンマイニング」とかの用語が分からないといちいちそこで手を止めて、調べる必要が出てくる。 ただ数学好きであれば、全てが数式で表現される世界が妙に楽しい。アルゴリズムや使い方さえ分かれば、かなりのレベルで面白いモノが実装できることは確かだ。 TensorFlowのインストール（MacOS編） まーこ
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