http://shiroyagi.connpass.com/event/41884/
Pythonで動かして学ぶ機械学習入門第三回 ディープラーニング理論
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特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 #1: Deep Lea
拡がるディープラーニングの活用
2016年1月15日に行われたNVIDIA Deep Learning Day 2016での講演です。 エヌビディア合同会社 エンタープライズビジネス事業部 井﨑 武士 既にディープラーニングの活用は拡がっています。このセッションでは世界中の様々な事例をご紹介します。またドワンゴ、みずほ証券、ABEJAをゲストにお迎えして、日本でのディープラーニングの先進的な事例をご紹介して頂きます。 FACEBOOKの提唱するBig Surアーキテクチャなど、ディープラーニングを活用するためのシステム構築のノウハウや、Microsoft Azure、IBM SoftLayer など、ディープラーニングに最適なクラウドの活用についてもご紹介します。 さらにディープラーニングのシステム構築を請負うインテグレーター各社（NTTコムウェア、クロスコンパス、システム計画研究所、テクノスデータサイエンス・マーケティ
ディープラーニングの最新動向
2. ディープラーニング（DL：DeepLearning）とは l 層が深く、幅も広いニューラルネットワークを利利⽤用した 機械学習⼿手法 l 2012年年の⼤大ブレーク以来、研究コミュニティのみならず 産業界に多く使われてきた – 2014〜～2015年年中に出された関連論論⽂文数は1500を超える* l 画像認識識、⾳音声認識識などで劇的な精度度向上を果たし、その 多くが既に実⽤用化されている 2 2014年の一般画像認識コンテストで優勝した 22層からなるNNの例 [Google] *http://memkite.com/deep-‐‑‒learning-‐‑‒bibliography/ 2015年の一般画像認識コンテストで優勝した 152層からなるNNの例 [MSRA] 3. なぜ機械学習が実世界で使えるようになったのか l Internet of Thing
Caffeで画像解析を始めるための基礎知識とインストール、基本的な使い方
連載目次 最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning（ディープラーニング）」と、それを用いた画像に関する施策周りの実装・事例について、リクルートグループにおける実際の開発経験を基に解説していく本連載。前回の「ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワーク6選」では、ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワークを紹介しました。今回は、リクルートグループで画像解析において積極的に利用しているフレームワーク「Caffe」を中心にDeep Learningを利用した画像解析について解説します。 最初に、画像解析で実施している「物体認識」の概要を紹
ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築、 人工知能研究用に無償提供を開始 | 株式会社ドワンゴ
ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築、人工知能研究用に無償提供を開始2015.09.17 株式会社ドワンゴ 株式会社ドワンゴ（本社：東京都中央区、代表取締役社長：荒木隆司）は、ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築し、一部の研究機関を対象に人工知能研究用として無償貸出をすることとなりました。 Maxwell世代のCUDAコア搭載したGPUサーバを採用このたびドワンゴで開設したGPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」は、現時点で世界最高性能となるMaxwell世代のCUDAコアを搭載したGPUサーバー100台程度で構成される予定です。 サーバーファームの名称の「紅莉栖（くりす）」は、グループ企業の株式会社MAGES.が手がけるゲーム作品「STEINS;GATE」のヒロインである牧瀬紅莉栖（まきせくりす）と、ニコニコ生放送の大型企画
「知識」のDeep Learning
1. The document discusses knowledge representation and deep learning techniques for knowledge graphs, including embedding models like TransE, TransH, and neural network models. 2. It provides an overview of methods for tasks like link prediction, question answering, and language modeling using recurrent neural networks and memory networks. 3. The document references several papers on knowledge gra
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