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AL: A new declarative language for detecting bugs with Infer
At Facebook, every change made to our mobile code is checked by our static analyzer Infer. Static code analyzers are tools that scan the source code of a program to detect possible bugs. The main advantage of a static analyzer is its ability to detect bugs without running the program and before the software is shipped to the users. One benefit of Infer over other static analyzers is that it perfor
【Cheat Sheet】Scientific data programming Free Course 英語の勉強しながらPython やRの科学計算の勉強ができますね。【はじめの一歩だけ(笑)】
Pythonで機械学習をする時のチートシート Medium.com で表示 世の中、いろいろ勉強するのに、こういうチートシートって便利なんですよね。間違ってなければ。。上のURLには、機械学習の中でもDeeplearningに関するチートシートや、Plot系のもの、Numpyなどのチートシートが一揃いあります。便利そうですね。って僕使ってないからわからないのですが。。 Googleでチートシートの画像を検索してみると、本当に沢山のものが出てきます。 便利になりましたね。 僕みたいなのは、チートシートだけあつめて、勉強した気になるタイプです。どうせなら、こういうのを日本語にしておいておくと勉強になるんですけどね。 便利といえば学習も Scientificなデータアナリシスとかの勉強もフリーのものが増えてますね。実際にフリーなのは初歩の初歩だけですけど、それでも、英語とプログラムの勉強には、少
Ryan Dahl
Dear Oracle, Please Release the JavaScript Trademark2022-09-03 In 1995 Netscape partnered with Sun Microsystems to create interactive websites. Famously Brendan Eich spent only 10 days to create the first version of JavaScript - a dynamic programming language with a roughly syntactic lineage from Sun’s Java language. As a result of this partnership Sun held the trademark “JavaScript”. In 2009 Orac
You can probably use deep learning even if your data isn't that big
tl;dr: A hot take on a recent ‘simply stats’ post. You can still use deep learning in (some) small data settings, if you train your model carefully. Over at Simply Stats Jeff Leek posted an article entitled “Don’t use deep learning your data isn’t that big” that I’ll admit, rustled my jimmies a little bit. To be clear, I don’t think deep learning is a universal panacea and I mostly agree with his
On Unifying Deep Generative Models
Deep generative models have achieved impressive success in recent years. Generative Adversarial Networks (GANs) and Variational Autoencoders (VAEs), as emerging families for generative model learning, have largely been considered as two distinct paradigms and received extensive independent studies respectively. This paper aims to establish formal connections between GANs and VAEs through a new for
Lua版 ゼロから作るDeep Learning その１[パーセプトロンの実装] - Qiita
---ANDゲート関数. -- 入力１、２の両方が入力されたときに１を返す -- @param x1 入力1 -- @param x2 入力2 -- @return 1 or 0 function AND(x1, x2) local x = torch.Tensor({x1, x2}) local w = torch.Tensor({0.5,0.5}) --重み local b = -0.7 --バイアス local temp = w:dot(x)+b -- torch.sum(w:cmul(x))+b とも書ける if temp <= 0 then return 0 else return 1 end end ---NANDゲート関数. -- 入力１、２の両方が入力されたときに０を返す -- @param x1 入力1 -- @param x2 入力2 -- @return 1 or 0
![Lua版 ゼロから作るDeep Learning その１[パーセプトロンの実装] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/759c338791accc7d890a6d2debb86f868dcd3976/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRmF2YXRhcnMuZ2l0aHVidXNlcmNvbnRlbnQuY29tJTJGdSUyRjEyNTE5MDU4JTNGdiUzRDM_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmZtPXBuZzMyJnM9ZjU1ODNjMWZlODg0NDFiNTRkODBjYjNjMjA0MTg0NWY%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D3471a908a3a09652ea5ff6186a961f89%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9THVhJUU3JTg5JTg4JTIwJUUzJTgyJUJDJUUzJTgzJUFEJUUzJTgxJThCJUUzJTgyJTg5JUU0JUJEJTlDJUUzJTgyJThCRGVlcCUyMExlYXJuaW5nJTIwJUUzJTgxJTlEJUUzJTgxJUFFJUVGJUJDJTkxJTVCJUUzJTgzJTkxJUUzJTgzJUJDJUUzJTgyJUJCJUUzJTgzJTk3JUUzJTgzJTg4JUUzJTgzJUFEJUUzJTgzJUIzJUUzJTgxJUFFJUU1JUFFJTlGJUU4JUEzJTg1JTVEJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9NGIzMjM3MWY1MWM0YWQ0NmJlYzc2ZGRkOTk4NDliMjQ%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBLYXp1a2ktTmFrYW1hZSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPWZkMjY1N2UxOTg1OTExYTliOGZlYjQxNDVhODhhNmIw%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D51ad0c60c5dc6e5985546b6c4ab2dc9d)
15 Responsive CSS Frameworks Worth Considering - Speckyboy Design Magazine
CSS frameworks are pre-written CSS files that help web designers and developers create websites faster and more efficiently. They are perfect for those looking to launch projects without getting bogged down in the details of coding CSS from scratch. In this collection, we’re focusing on smaller, lightweight frameworks. These minimalist frameworks all offer a simpler alternative to more comprehensi
医療画像の解析精度99.6%を叩き出す秘訣はデータの前処理に！ 全脳アーキテクチャ若手の会 カジュアルトークVol.24 | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月10日 GW直前、エルピクセル株式会社にて開催された全能アーキテクチャ若手の会主催のカジュアルトーク勉強会に参加してきましたよ。 開催場所は、数々の有名なAI企業を排出している、東京大学のアントレプレナープラザ。 今回、参加された方は主に社会人の方が中心でした。 イベントの動画はコチラから。 エルピクセル株式会社について エルピクセル株式会社は、ライフサイエンス領域の画像解析に強みを持つ東京大学発のベンチャー企業です。医療・製薬・農業などのライフサイエンス領域における画像解析に人工知能技術を最適化することで、最高精度のソフトウエアを開発してきました。現在、国立がん研究センターをはじめ複数の医療機関と連携し、人工知能を活用した医療画像診断支援の研究開発を進めています。 ホームページ: https://lpixel.net エルピクセル(株) 医療事業本部GM 豊則
【レポート】ドコモが考える地道なデジタル化とその先にある AI #AWSSummit | DevelopersIO
こんにちは、臼田です。 2017/05/31（水）に行われましたAWS Summit Tokyo 2017 Day2 「ドコモが考える地道なデジタル化とその先にある AI」のセッションレポートになります。 AWS Summit Tokyo 2017（2017年5月30日～6月2日）｜AWS セッション概要 セッションの登壇者及び概要は以下の通りです。 栄藤 稔氏 株式会社 NTTドコモ イノベーション統括部 執行役員、部長 AI という言葉が先行し、業界的には盛り上がっているますが、実際に取り組もうと思うとハードルが高く、何から手をつければ実現できるのかについてのコンセンサスが少ないのが現状です。ドコモは 2012 年からしゃべってコンシェルなどの音声対話エージェントなどを提供し、さらに様々な業界に "AI" を提供してきました。盛り上がっている AI への取り組みを考える上で何が重要なの
Udacityのディープラーニング基礎コース(Deep Learning Foundation)を終えた感想 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Udacityのディープラーニング基礎コース(Deep Learning Foundation)を終えたので感想。 1月から17週の有料コースで、世界中で5000人以上の方がこのコースを受講しているメガコース。日本からも50名程度参加してるよう。 アメリカはもちろん飛び抜けて多そうだけど、中国、インド、カナダ、イギリス、ドイツあたりからも100名以上参加してそう それなりに負荷の高いコースでしたが、かなり勉強になった。ディープラーニングの基本の実装から、フレームワークを使った具体的なプロジェクトまで幅広く学ぶことができた。 AI AIが
Train longer, generalize better: closing the generalization gap in large batch training of neural networks
Background: Deep learning models are typically trained using stochastic gradient descent or one of its variants. These methods update the weights using their gradient, estimated from a small fraction of the training data. It has been observed that when using large batch sizes there is a persistent degradation in generalization performance - known as the "generalization gap" phenomena. Identifying
Image Datasets - Deep Learning Course Wiki
There are some great computer vision kaggle competitions that you can use to test and develop your skills. In general, you'll find competitions easiest for exercising your lesson 1 skills where: The images are full color, and of similar size to imagenet (224x224), since if they are very different it will be harder to make fine-tuning from imagenet work The task is a classification problem (i.e. de
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https://jp.techcrunch.com/2017/06/07/20170606deep-databricks/
Microsoft、深層学習のためのツールキット「Microsoft Cognitive Toolkit 2.0」を正式リリース
GPU Deep Learning Community #5
aralash.tk
deep-learning-book/README.md at master · rasbt/deep-learning-book
GitHub - rasbt/deep-learning-book: Repository for "Introduction to Artificial Neural Networks and Deep Learning: A Practical Guide with Applications in Python"
SQL Serverの動作パラメータを把握しよう（前編）
