自動プログラミングAIの「AlphaCode」をDeepMindが発表、競技プログラミングレベルのコード生成が可能
DeepMindが競技プログラミングレベルのプログラミングが可能な人工知能(AI)の「AlphaCode」を発表しました。AlphaCodeのほかにも自動でプログラミングが可能なAIは存在しますが、AlphaCodeは414億ものパラメーターを保持した特に精度の高いAIに仕上がっているとのことです。 Competitive programming with AlphaCode | DeepMind https://deepmind.com/blog/article/Competitive-programming-with-AlphaCode Competition-Level Code Generation with AlphaCode (PDF)https://storage.googleapis.com/deepmind-media/AlphaCode/competition_leve
オープンソースのニューラルネットワーク向けプログラミング言語「Triton」をOpenAIが公開
NVIDIAが開発・提供するGPU向けの汎用並列コンピューティングプラットフォームである「CUDA」を超える生産性と高速コード記述が可能になるようなオープンソースのニューラルネットワーク向けプログラミング言語「Triton」が公開されました。非常に効率的なカスタムディープラーニングプリミティブを作成するための言語コンパイラとなっており、GitHub上で開発リポジトリが公開されています。 Introducing Triton: Open-Source GPU Programming for Neural Networks https://www.openai.com/blog/triton/ OpenAI debuts Python-based Triton for GPU-powered machine learning | InfoWorld https://www.infoworld.
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる 2021.07.26 Updated by Ryo Shimizu on July 26, 2021, 07:12 am JST 最近のプログラミングの新しい波は微分可能プログラミング(differentiable programming)である。 微分可能プログラミングとは、簡単に言うと・・・と思ったが、簡単に言うのは結構難しい。 まず「微分」という言葉があまり簡単ではない印象がある。 まずは微分と積分の関係性を説明しておこう。文系の読者に向けた記事であるので、非常にざっくりと説明してみよう(そのかわり、元々数学が得意な読者にとっては直感的ではない説明になるかもしれない)。 まず、瓶からコップにジュースを移すような状況を想定してみる。 瓶からコップが一杯になるまで60秒で注ぐとし
Googleのエンジニアが人間がコーディングを行うよりも高速で自己進化するAI「AutoML-Zero」を発表
Googleのエンジニアチームが、基本的な数理演算のみを使って最適な機械学習アルゴリズムを自動的に発見する人工知能(AI)「AutoML-Zero」を発表しました。 [2003.03384] AutoML-Zero: Evolving Machine Learning Algorithms From Scratch https://arxiv.org/abs/2003.03384 Artificial intelligence is evolving all by itself | Science | AAAS https://www.sciencemag.org/news/2020/04/artificial-intelligence-evolving-all-itself Google Engineers 'Mutate' AI to Make It Evolve Systems Fa
【Day-16】ニューラルネットを0から作り、仕組みを基礎から理解する - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 16日目。 今日からは少しディープラーニングの勉強。 ここ数年間、深層学習用ライブラリも猛烈に整備され、誰でも簡単にディープラーニングを使えるようになりました。 その一方で、整備されすぎて、魔法の箱だという認識も多いですよね。 けれど、深層学習と言えど、しているのはほとんど線形代数と微積分を組み合わせた数値計算です。 だったら自分で作れるのでは？ というわけで、仕組みを理解するために、0からスクラッチで作ることにしました。 尚、勉強にはプロフェッショナルシリーズの深層学習を利用しています。 爆速で技術が進む深層学習界隈では少々obsoleteかもしれませんが*1、きちんと基礎の基礎を知るにはいい本だと思います。詳しい計算方法を学びたい人は、どうぞ。(線形代数と偏微分の知識が必要です。) 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
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