Deep LearningをやるならTensorflowよりもPyTorch! | ITANDI Blog
こんにちは、エンジニアの建三です。 Deep Learningのライブラリと言えばTensorflowが有名ですよね。１年半前にリリースされて以来、一瞬にして知名度を手にしました。僕はその頃Deep Learningを勉強していたので、Hacker NewsでTensorflowがバズってるのを見て何となく僕も興奮していたのを覚えています。しかし早速使ってみようと思いチュートリアルを進めたものの、LSTMやCNNの作り方が分からず断念しました。 僕は Stanfordのコース でDeep Learningを勉強したんですが（無料でクオリティ超高いです）インストラクターのAndrej KarpathyはTensorflowよりもTorchを勧めていました。ホームワークはnumpyを使うんですが、アーキテクチャが正にTorchのPython版という感じで、すごくしっくりくるんですよね。それまで
DyNet: The Dynamic Neural Network Toolkit
We describe DyNet, a toolkit for implementing neural network models based on dynamic declaration of network structure. In the static declaration strategy that is used in toolkits like Theano, CNTK, and TensorFlow, the user first defines a computation graph (a symbolic representation of the computation), and then examples are fed into an engine that executes this computation and computes its deriva
Courseraの機械学習コースのススメ 前編 - Qiita
大晦日・お正月2日と、Courseraの機械学習コースに取り組んで全11週のうち3週目まで終えたので、振り返りつつオススメしてみます。 経緯 こんな記事を投稿したら、 2015年振り返り 反省 機械学習周りを(再)学習 → オーディオブックで「人工知能は人間を超えるか」を聴いて良書っぷりに感動した程度 @koher さんからCourseraの機械学習コースを勧めていただき、ちょうどまとまった時間確保出来るタイミングだったので取り組んでみました。 @_mono おそらくご存知だとは思いますが、機械学習は Coursera の Machine Learning のコース（日本語字幕あり）がとても良かったですよ。もっと高度な内容を勉強されたいということかもですが。 https://t.co/1d3VM9hbwg — koher (@koher) December 30, 2015 今期の開講期間
オンライン機械学習（機械学習プロフェッショナルシリーズ第1期）発売のお知らせ - Preferred Networks Research & Development
お久しぶりです。徳永です。 講談社からオンライン機械学習というタイトルの本が出版されます。著者はPreferred Infrastructure/Preferred Networksの海野, 岡野原, 得居, 徳永の4人です。 機械学習の中でもオンライン機械学習に特化した本で、単純パーセプトロンから始まり、Passive Aggressive, Confidence Weighted, AROW, Soft Confidence Weightedなど（Passive Aggressive, Confidence Weighted, AROWは分散オンライン機械学習フレームワークJubatusでも実装されています）についてアルゴリズムの概要を説明したり、リグレット解析による性能解析について説明しています。また、分散環境でのオンライン機械学習や、深層学習での応用、効率的な実装方法など、応用的な
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Pythonを使った機械学習入門
Chainer: A flexible framework for neural networks
Machine Learning: The High Interest Credit Card of Technical Debt
