2017/09/03 Deep Learning Acceleration勉強会@DeNAでの発表資料です。
ウェブブラウザ向け深層学習モデル高速実行フレームワーク「WebDNN」
2017/09/03 Deep Learning Acceleration勉強会@DeNAでの発表資料です。
【 調査 】オフライン（GPS利用不能）環境下での位置検出技術 INS（慣性航法）における deep neural network 活用事例 - Qiita
（ 調査中 ） INSとは？ Wikipedia 「慣性航法装置」 慣性航法装置（かんせいこうほうそうち、英: Inertial Navigation System, INS）は、潜水艦、航空機やミサイルなどに搭載される装置で、外部から電波による支援を得ることなく、搭載するセンサ（慣性計測装置、英: Inertial Measurement Unit, IMU、Inertial Navigation Unit; INU, Inertial Guidance Unit; IGU, Inertial Reference Unit; IRUなども使用される）のみによって自らの位置や速度を算出する。 慣性誘導装置（英: Inertial Guidance System, IGS）、慣性基準装置（英: Inertial Reference System, IRS）などとも呼ばれる。 INS実現技術に
Deep learning with C++ - an introduction to tiny-dnn
1. tiny-dnn is a header-only deep learning framework for C++ that aims to be easy to introduce, have simple syntax, and support extensible backends. 2. It allows defining neural networks concisely using modern C++ features and supports common network types like MLPs and CNNs through simple syntax similar to Keras and TensorFlow. 3. The framework has optional performance-oriented backends like AVX
TensorFlowでDNNをスクラッチするためのオレオレチュートリアル - 終末 A.I.
はじめに Chainer もなんとなしに慣れてきたので（使いこなせているレベルではありませんが）、他のDNN Framework も触ってみようと思いたち、昨日からTensorFlowをいじってみています。 最終的なアウトプットは同じなので、クラス構造などが結構似通っていて、思ったより学習コストが低かったのですが、一点苦戦したのがTensorFlowのチュートリアルの微妙さです。 Deep MNIST for Experts → とりあえず導入 TensorFlow Mechanics 101 → 基本要素の説明 以上...！ といった感じで、普通のDNNはどう書いたらいいの？な質問に答えてくれるのにぴったりなコンテンツが残念ながらありません。 Easy ML with tf.contrib.learn あたりが求めているものに近いのですが、tf.contrib.learn という3分クッ
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