WebDNNのサンプルとコードの解説に挑戦 - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは。 お元気ですか。師走の12月らしく締め切りに追われています。 この記事は「Deep Learning フレームワークざっくり紹介 Advent Calendar 2017」第7日目です。 qiita.com DeepLearningフレームワークの１つ、WebDNNのご紹介をします。 このフレームワークを調べたきっかけとして、「MakeGirls.moe」があります。 MakeGirls.moeは萌画像生成のWebサービスで、WebDNNを使用して提供しているようです。 make.girls.moe WebDNN WebDNNは東京大学 原田・牛久研究室が作成した深層学習モデル(DNN)を ウェブブラウザ上で高速実行するためのオープンソースフレームワークです。 次のサイトのアワードに掲載されるほど、良いソフトウェアでもあります。 Open source software
JavaScript で実装してみる Deep Learning
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog はじめに はじめまして、安藤義裕と申します。ヤフー株式会社データ＆サイエンスソリューション統括本部ソリューション本部でプログラマーをしております。趣味はカミさんの手料理です。 機械学習で用いられるアルゴリズムの一つにニューラルネットワークがあります。ニューラルネットワークは脳細胞の働きにヒントを得て考えられたものです。今回扱う多層ニューラルネットワークはニューラルネットワークの中間層と呼ばれる部分を多層化したものです。近年話題に上ることの多い Deep Learning ではこの多層ニューラルネットワークが利用されています。 多層ニューラルネットワークは用途に応じて異なるネットワークが利用されます。画像処理では畳込みニューラルネッ
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
