ソニー、深層学習プログラムを生成できる「Neural Network Console」を無償提供
ソニーは8月17日、ディープラーニングの統合開発環境「Neural Network Console」を公開、無償提供を開始した。 深層学習プログラム開発にはニューラルネットワークの設計が重要となり、画像認識や音声認識など用途に応じた最適なニューラルネットワークを構築、ニューラルネットは学習によって最適な答えを見つけるようになり、その後に製品やサービスとして提供される。ディープラーニング用プログラム開発では、一般的にニューラルネットワークの構造をプログラムのコードとして記述、複数の関数ブロックを組み合わせて構築する。 ソニーが新たに開発したコンソールソフトウェアでは、関数ブロックの概念をそのままGUI開発環境のブロックとして表現し、コンポーネントの形で用意された関数ブロックを自在に配置してニューラルネットワークを構築でき、プログラム開発効率を大幅に向上できるという。 ドラッグ＆ドロップでの設
「Chainer」をMicrosoft Azureに最適化、Windowsもサポート
深層学習（ディープラーニング）フレームワーク「Chainer」や「Deep Intelligence in-Motion（DIMo）」を開発するPreferred Networks（PFN）は5月23日、米マイクロソフトとディープラーニング分野で戦略的協業をすると発表した。Microsoft AzureとChainerとの親和性を高めるための技術協力のほか、ディープラーニング分野の人材育成、ChainerとDIMoのマーケティングで協力する。 具体的には、2017年夏までに、ChainerをAzure IaaS上へワンクリックで展開するためのテンプレートの提供や、データサイエンス仮想マシン（ディープラーニングツールを構築済みのUbuntuベースのAzure仮想マシンイメージ）へのChainer搭載、SQL ServerのChainer対応、ChainerのWindows対応を行う。また、A
東芝、ディープラーニングを実現する脳型プロセッサを開発
東芝は11月7日、低消費電力でディープラーニングを実現する人間の脳のような半導体回路を開発したと発表した。 現在のディープラーニングは大量の演算を高速で処理することから、高速なプロセッサーを必要とし、多量の電力を消費する傾向がある。また、一般的なノイマン型コンピューターでは、メモリーからデータを頻繁に取り出して演算、保存を行なうため、データ移動のための電力も大きいことが課題となっている。 東芝では2013年に「時間領域アナログ信号処理」と呼ばれる技術を開発。これは信号がゲートを通り抜ける遅延時間をアナログ信号として用いるもので、デジタルのON／OFFや、電圧値によるアナログ回路とは異なり、低消費電力かつ信号線1本というシンプルなしくみでアナログ回路を構成できるというもの。 この時間領域アナログ信号処理技術を演算回路として用いるディープラーニング用演算回路TDNN（Time Domain N
グーグルDeepMind、次世代人工知能技術「ディファレンシャブル・ニューラル・コンピューター」を発表
ディープマインド（DeepMind）は10月12日、次世代の人工知能技術として「ディファレンシャブル・ニューラル・コンピューター（Differentiable Neural Computers：DNC)」を発表した。 ディープマインドは人工知能AlphaGoによって囲碁世界チャンピオンを打ち負かしたことが記憶に新しいグーグルのAI研究チーム。近年ではコンピューター・ゲームのルールを自分で学びクリアする「DQN（Deep Q-Network）」を発表している。新AI技術のDNC（機械式計算機として名高いバベッジのディファレンシャル・エンジンを連想させる名前）は、DQNの技術を更に進化させたアーキテクチャを採用し、既存ディープラーニングよりも学習精度や汎用性が高いAI技術のようだ。
Google 主要な検索アルゴリズム変更/検索技術刷新の歴史 7選
2000年1月から2013年12月までのGoogleの検索アルゴリズムや検索技術の変更・刷新の歴史の中で、重要なものを7つピックアップしてみました。 ※ 当初このコラムは、直近の検索技術刷新（パンダやペンギン）にフォーカスするつもりでしたが、年末ですしちょっと過去にも遡ってみようという軽い思いつきで趣旨を変更しました。 フリッツ・アップデート(Fritz Update) アップデート内容：フリッツ・アップデート（以下、Fritz）はインデクシング技術の大幅刷新。2003年夏に導入。Googleは世界中のウェブページの索引をデータベース化したインデックスを、およそ30-60日程度の周期で全体更新（Full Index Update/Refresh)していた。すなわち、検索順位の変動が発生するのはこの更新タイミング、約1か月に1回の頻度であった。たとえば本日公開した記事が検索可能になるのは30
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