ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - Qiita
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、 本質的な理解等はさておき、とにかく試してみる ということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕
グーグルが最新人工知能使い囲碁ソフト開発 プロに勝利 NHKニュース
アメリカのＩＴ企業、グーグルの研究グループが最新の人工知能を使った囲碁のコンピューターソフトを開発し、人間のプロ棋士に勝利したと発表しました。囲碁でコンピューターが人間のプロに勝つのは初めてです。 囲碁は、将棋やチェスと比べて打てる手の数が桁違いに多いことから計算が複雑で、コンピューターが人間のプロの実力に追いつくにはこの先、１０年以上かかるとされてきました。 論文によりますとグループが開発した囲碁ソフト「ＡｌｐｈａＧｏ」には膨大な可能性を計算して打ち手を探す従来の方法に加え、「ディープラーニング」と呼ばれるコンピューターがみずから学習する最新の技術が使われているということです。 そのうえで、碁石の位置データに基づいた戦況の見極めと、次に打つ手の選択を２種類の別々の人工知能を組み合わせて計算することで、より強い手を見つけ出す能力が格段に高まったということです。 グループによりますと、中国出
はじめるDeep learning - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
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
