Demitasse〜DNN高速化ライブラリを公開しました – Tech.D-ITlab | Denso IT Laboratory researcher's blog sites
どうも吉田悠一です． 弊社の近藤がNIPS2016のWorkshopで発表したDemitasseをオープンソースで公開します． “Satoshi Kondo, “Demitasse: SPMD Programing Implementation of Deep Neural Network Library for Mobile Devices”, ML Systems Workshop NIPS 2016 PDF” https://github.com/DensoITLab/Demitasse llvmとispcを使い，Deep Learningの計算を高速化します． Demitasseによれば，iOSデバイス上でもGPUを使わずに数百msecの時間で，Caffe Model Zooによる画像認識を実行することができます． ビルド方法は，githubのリポジトリのドキュメントに書いてありま
Deep Learning 勉強会 Chapter 12
研究の方ではなかなか触る機会が無いのですが，知識だけは入れておきたいということで最近は社外の人達が主催しているDeep Learning勉強会に参加させてもらっています． こちらでは輪講資料として以下のサイトで公開されている書籍のドラフト版を使用しています． https://www.deeplearningbook.org/ なかなか知識不足という事もあって，細かい部分は分からなかったりするのですけど，12章は自然言語処理の話も含まれていることから私の担当となりました．広い内容をカバーしていることもあって私としても非常に勉強になりました． 勉強会の中では Chen and Goodman の資料は 1998 ではないかと書いたのですが，1999の物もありました．ということで，資料の方でのリファレンスの指摘は私の間違いです． http://www2.denizyuret.com/ref/go
CNNのチュートリアル
デンソーアイティーラボラトリの佐藤です。 12/3-4にパシフィコ横浜で開催された、ViEW2015（ビジョン技術の実利用ワークショップ）において、CNN (Convolutional Neural Network) のチュートリアル講演を行いました。その時に使用したスライドを掲載します。 国内における画像系のDeep Learningのチュートリアルは、東京大学の中山英樹先生（スライド）や、中部大学の山下隆義先生（スライド）らによるものが有名です。網羅的かつ分かりやすいため、入門者の方々にはとても参考になると思います。 ぼくのチュートリアル講演では、入門者と中級者のあいだくらいの方々をターゲットにしました。誤差逆伝搬法や活性化関数などは一通り知っているけど、バリバリ使いこなしているとは言えないなあ、といった方々に役立つ知見を盛り込んだつもりです。参考になれば幸いです。
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