マイクロソフトの音声認識システム、「人と同等」レベルに到達
Microsoftの研究員が開発した音声認識システムが、人間の速記者と同レベルとされる単語誤り率を達成した。 Microsoftは米国時間8月21日、同社の音声認識システムが、プロの速記者に匹敵するとされる5.1％の単語誤り率に達したと発表した。 Microsoftは2016年、5.9％の単語誤り率で「ヒューマンパリティ（人間と同程度）」に到達したと考えたが、IBMの研究員らは、そこまでのレベルに達したとするには、IBMの最高記録である5.5％をやや上回る5.1％に達する必要があると主張した。 IBMが実施した速記者に関する研究では、数人に会話を何回か聞いてもらい、もっとも優秀な速記者の結果が選ばれた。 Microsoftのシステムは、2016年のテストと同様に、データセット「Switchboard」コーパスを使って測定された。Switchboardコーパスは、見知らぬ者同士が電話越しに米
（ Microsoftほか発 ）DeepCoder : 探索ベースのソフトウェア・エンジニアリング手法 を 取り込んだ Neural Networkベース の プログラミングコード自動導出モデル - Qiita
（ Microsoftほか発 ）DeepCoder : 探索ベースのソフトウェア・エンジニアリング手法 を 取り込んだ Neural Networkベース の プログラミングコード自動導出モデルNLP深層学習自動プログラミング人工知能DeepLearning （ 原論文 ） Matej Balog, Alexander L. Gaunt, Marc Brockschmidt, Sebastian Nowozin and Daniel Tarlow (2017) DEEPCODER: LEARNING TO WRITE PROGRAMS Published as a conference paper at ICLR 2017 （ 何 を 提案しているのか ？） プログラミング・コード を 導出する プログラム または、 プログラム を 書くプログラム を 構築 する 方法 を 提案している。
Preferred Networksとマイクロソフト、ディープラーニングソリューション分野で戦略的協業 - 株式会社Preferred Networks
株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長 最高経営責任者：西川徹、以下、PFN）とマイクロソフト コーポレーション（本社：米国ワシントン州レドモンド、CEO：サティア ナデラ、以下マイクロソフト）は、人工知能や深層学習の実社会での活用を推進するため、ディープラーニングソリューション分野において戦略的協業することで合意しました。 今回の協業により、マイクロソフトのパブリッククラウドプラットフォームMicrosoft AzureとPFNの深層学習テクノロジーの連携を推進し、各業種業態のビジネス課題を解決する深層学習ソリューションを提供します。本協業の日本市場における展開を、日本マイクロソフト株式会社（本社：東京都港区、代表取締役 社長：平野 拓也）が全面的に支援します。 両社は、本協業を通して①テクノロジー、②人材育成、③マーケティング、の3つの軸で連
Microsoft の Deep Learning フレームワーク「CNTK」が Python 対応になって格段に使いやすくなってた話 - Qiita
CNTK ってご存知でしょうか？すでに何かしらの Deep Learning フレームワークを使ったことがある方にとっては、「MS が出してるってことくらいは知ってるけど・・・」という方が大半だと思います。 実際、周りに聞いてみると、まだバージョンが上がる前の DSL で書かれている記事などを見た人には習得コストが高いのでは？と思われていたり、そもそも CNTK に関する日本語のドキュメントが少なくいまいちどういう特徴があるのかわからないって人も結構多いようです。 そこで、本記事では、Python 対応になってより使いやすくなった CNTK について、その特徴や他のフレームワークとの差異などをキーワードを散りばめながら紹介してみようと思います。 "Open-source, Cross-platform Toolkit" オープンな開発環境 オープンソースで GitHub上で開発が進んでます
MicrosoftのDeep Learningライブラリ「CNTK」チュートリアル - Qiita
CNTKってご存知でしょうか？CNTKは、Microsoftが主導して開発しているオープンソースのDeep Learningライブラリです。正直なところ僕も最近使い始めたのですが、このCNTK、良い意味でMicrosoftらしくなく、なかなかイケているんじゃないかと思っています。今回は、まずCNTKの特徴をざっと紹介し、後半でコード例をJupyter Notebookを使って見ていきます。 チュートリアルはこちら "Microsoft"にこだわらない、オープンな開発方針 Open Source GitHub上で開発が進んでいます。社内版はありません。 公式wiki Python と C++ API Python API C++ API .Net APIは(まだ)ありません。Brainscriptもサポートされています。 LinuxとWindowsで利用可能 "Both Linux and
The Microsoft Cognitive Toolkit - Cognitive Toolkit - CNTK
NOTE: CNTK is no longer actively developed. See the release notes of the final major release for details. The Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) is an open-source toolkit for commercial-grade distributed deep learning. It describes neural networks as a series of computational steps via a directed graph. CNTK allows the user to easily realize and combine popular model types such as feed-forward DNN
Microsoft moves its CNTK deep learning toolkit from CodePlex to GitHub
Microsoft moves its CNTK deep learning toolkit from CodePlex to GitHub Microsoft is announcing today that it’s moving the repository for its Computational Network Toolkit (CNTK) open-source deep learning software from Microsoft’s CodePlex source code repository hosting site to GitHub, a popular site for hosting open-source projects. In addition to migrating the project, Microsoft is also dropping
Microsoft is building fast, low-power neural networks with FPGAs – Old GigaOm
Microsoft on Monday released a white paper explaining a current effort to run convolutional neural networks — the deep learning technique responsible for record-setting computer vision algorithms — on FPGAs rather than GPUs. Microsoft claims that new FPGA designs provide greatly improved processing speed over earlier versions while consuming a fraction of the power of GPUs. This type of work could
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TechCrunch | Startup and Technology News
GitHub - microsoft/CNTK: Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), an open source deep-learning toolkit
Microsoftが今度はFPGAでDeep Learningを実装、画像認識を高速化
Accelerating Deep Convolutional Neural Networks Using Specialized Hardware - Microsoft Research
Deep Learning of Knowledge Graph Embeddings for Semantic Parsing of Twitter Dialogs - Microsoft Research