![【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 NVIDIAが主催するGTCに、ディープラーニング専用チップ「Eyeriss」が登場](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/130e9099d1c0daeb45c31fcf222ec5fffaa9dfbb/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fpc.watch.impress.co.jp%2Fimg%2Fpcw%2Flist%2F751%2F753%2Fimportant_image.png)
An overview of gradient descent optimization algorithms Gradient descent is the preferred way to optimize neural networks and many other machine learning algorithms but is often used as a black box. This post explores how many of the most popular gradient-based optimization algorithms such as Momentum, Adagrad, and Adam actually work. This post explores how many of the most popular gradient-based
前回の記事で友利奈緒判定botを作ったのを紹介したところ、いろんな人から試してもらうことができました。集計したところ正解率としては90%程度を出していました。 この前集計した時の混同行列はこんな感じでした。最近投稿数が増えすぎて集計したくないです……。 しかし、第4世代のネットワークになっても「さすがにこれはないだろう」というような間違いを続けています。 .@dolicas_ 友利奈緒です(72%) pic.twitter.com/U9l93GVgIS— まほろ(稼働中) (@mitra_sun22) 2015, 9月 5 .@DEGwer3456 友利奈緒です(99%) pic.twitter.com/8Yum498g4E— まほろ(稼働中) (@mitra_sun22) September 6, 2015 Deep Learningは性能がいいということで最近もてはやされていますが、こ
This document summarizes a research paper on modeling long-range dependencies in sequence data using structured state space models and deep learning. The proposed S4 model (1) derives recurrent and convolutional representations of state space models, (2) improves long-term memory using HiPPO matrices, and (3) efficiently computes state space model convolution kernels. Experiments show S4 outperfor
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