Rapidly Realizing Practical Applications of Cutting-edge Technologies
![Googleの並列ログ解析向け言語「Sawzall」が公開されたので使ってみた | Preferred Research Blog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/92e9d18a95fa6b2a70df179fd38f027e7d66dcd6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ftech.preferred.jp%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F11%2Fogimage.png)
[6]国産の深層学習フレームワーク「Chainer」とは何か 本稿では、Preferred Networks/Preferred Infrastructureが開発したディープラーニングの開発フレームワーク「Chainer」の概要を説明する。 2015.10.01 [5]NVIDIA DIGITSで、ディープラーニングに挑戦 ディープラーニングを容易に試行できるのが、米エヌビディアが提供する「NVIDIA DIGITS」である。本稿は、ディープラーニングとは何かを説明した上で、DIGITSの特徴やインストール方法を解説する。 2015.09.30 [4]Apache Spark/MLlibの歴史と特徴を学ぶ オープンソースフレームワークであるApache Spark、およびそのエコシステム(周辺ソフトウエア)であるMLlibを活用することで、高速かつ柔軟な機械学習処理を実現できる。本稿では
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 「ニューラルネットワークと深層学習」は無料のオンライン書籍です。 この本では、次のような内容を扱います。 ニューラルネットワーク:コンピュータに、観測データにもとづいて学習する能力を与える、生物学にヒントを得たプログラミングパラダイム。 深
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