MS の Deep Learning Framework CNTK で画風変換～もしも小学生の自分にゴッホを描かせたら？ - Qiita
Microsoft の Deep Learning のフレームワーク Cognitive Toolkit (CNTK) が、2016 年 10 月に Version 2.0 に上がって Python でも使えるようになりました。そこからさらに活発に開発が行われてどんどん進化しているようです。 Update (2017/04/05): 4/4 に CNTK がついに beta が取れて、V 2.0 Release Candidate 1 に Version が上がりました！詳しくはこちらから！なので、それに伴って環境構築方法を更新しました。 Update (2017/04/23): 先日、V 2.0 RC 2 に上がりさらに Python 3.6 にも対応しました。環境構築方法を更新しました。 そこで、そもそも CNTKとは、そして CNTK の Python version 環境構築法につ
ニューラルネットワークの基礎解説：仕組みや機械学習・ディープラーニングとの関係は
「ニューラルネットワーク（Neural Network:NN）」とは、人間の脳内にある神経細胞（ニューロン）とそのつながり、つまり神経回路網を人工ニューロンという数式的なモデルで表現したものだ。近年、人工知能（AI）領域がブームになっているが、ニューラルネットワークは機械学習や深層学習（ディープラーニング）などを学ぶ際に知っておくべき基本的な仕組みである。NVIDIA（エヌビディア）CUDA & Deep Learning Solution Architect 村上真奈 氏が、ニューラルネットワークを学ぶ入門編として、仕組みや構造、機械学習、ディープラーニングとの関係性、さまざまなアプローチの具体例やディープラーニングの流れなどを解説する。 「ニューラルネットワーク」とは何か？ 近年注目されている機械学習や深層学習（ディープラーニング）を学習する際に、おさえておきたいのが「ニューラルネット
英ケンブリッジの天才たちとDeep Learningするエンジニア求む - ENECHANGE株式会社 のWebエンジニアの採用 - Wantedly
■ENECHANGEについて 私達ENECHANGE（エネチェンジ）は、「エネルギーの未来をつくる」というミッションを掲げ、エネルギー領域のDXを加速するプラットフォームになることを目指して事業を推進する、日本を代表するエネルギーテックカンパニーです。 ENECHANGEのはじまりは、英ケンブリッジの研究機関にあります。 その名も、ケンブリッジ・エナジーデータ・ラボ。 東日本大震災を契機として、未来のエネルギーのあり方を考えるために設立された研究所です。 最先端の研究に携わるデータ・AI・統計の専門家たちが世界中から集い、「エネルギーデータの活用によるエネルギーの未来」を語り明かした日々。 それが私たちの原点です。 日本国内の取り組みとしては2015年に会社を設立。その後に急速な成長を遂げ、2020年末には東証マザーズ（現在の東証グロース）へ上場しています。そしてその後も、既存事業の成長、
Deep Learning AMI release v1.2 for Ubuntu and Updated AWS CloudFormation Template Now Available
You can now use upgraded versions of Apache MXNet, TensorFlow, CNTK, and Caffe, on the AWS Deep Learning AMI v1.2 for Ubuntu, including Keras, available in the AWS Marketplace. The Deep Learning AMI v1.2 for Ubuntu is designed to continue to provide a stable, secure, and high performance execution environment for deep learning applications running on Amazon EC2. The latest MXNet release (v0.9.3),
Panduan tentang Varian Poker untuk Pemula
Poker adalah permainan kasino populer yang membutuhkan sedikit keterampilan dan keberuntungan untuk memenangkan permainan. Poker bertujuan untuk mengumpulkan semua taruhan yang ditempatkan di atas meja saat tangan adalah pemain. Meskipun tujuan dari setiap permainan adalah sama, namun ada berbagai jenis dan versi permainan yang perlu diketahui oleh para pemula. Terutama ada tiga variasi poker – ka
Deep Learning
An MIT Press book in preparation Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville Lectures We plan to offer lecture slides accompanying all chapters of this book. We currently offer slides for only some chapters. If you are a course instructor and have your own lecture slides that are relevant, feel free to contact us if you would like to have your slides linked or mirrored from this site. Introd
Deep LearningをやるならTensorflowよりもPyTorch! | ITANDI Blog
こんにちは、エンジニアの建三です。 Deep Learningのライブラリと言えばTensorflowが有名ですよね。１年半前にリリースされて以来、一瞬にして知名度を手にしました。僕はその頃Deep Learningを勉強していたので、Hacker NewsでTensorflowがバズってるのを見て何となく僕も興奮していたのを覚えています。しかし早速使ってみようと思いチュートリアルを進めたものの、LSTMやCNNの作り方が分からず断念しました。 僕は Stanfordのコース でDeep Learningを勉強したんですが（無料でクオリティ超高いです）インストラクターのAndrej KarpathyはTensorflowよりもTorchを勧めていました。ホームワークはnumpyを使うんですが、アーキテクチャが正にTorchのPython版という感じで、すごくしっくりくるんですよね。それまで
Deep Convolutional Neural Network Inference with Floating-point Weights and Fixed-point Activations
Deep convolutional neural network (CNN) inference requires significant amount of memory and computation, which limits its deployment on embedded devices. To alleviate these problems to some extent, prior research utilize low precision fixed-point numbers to represent the CNN weights and activations. However, the minimum required data precision of fixed-point weights varies across different network
Evolving Deep Neural Networks
The success of deep learning depends on finding an architecture to fit the task. As deep learning has scaled up to more challenging tasks, the architectures have become difficult to design by hand. This paper proposes an automated method, CoDeepNEAT, for optimizing deep learning architectures through evolution. By extending existing neuroevolution methods to topology, components, and hyperparamete
フェイスブックの AI研究所が考える マシン・ビジョンの未来
Facebook’s AI Chief: Machines Could Learn Common Sense from Video フェイスブックの AI研究所が考える マシン・ビジョンの未来 フェイスブックAI研究所のヤン・ルクン所長（ニューヨーク大学教授）が、マシン・ビジョンの現状と人工知能の未来について語った。映像を見るだけで世界について学び、コモンセンス（常識）を身につけることで、言語という低帯域のデータ伝送手段を人間なみに補えると考えている。 by Tom Simonite2017.03.09 71 14 7 0 5年前、画像読み取りソフトウェアの精度を高める点で、研究者は突如飛躍的な進化を成し遂げた。背後にあるテクノロジー「人工ニューラル・ネットワーク」が最近の人工知能開発の急激な盛り上がりを支えている（“10 Breakthrough Technologies 2013: D
Deep Learning Reinvents the Hearing Aid
My mother began to lose her hearing while I was away at college. I would return home to share what I’d learned, and she would lean in to hear. Soon it became difficult for her to hold a conversation if more than one person spoke at a time. Now, even with a hearing aid, she struggles to distinguish the sounds of each voice. When my family visits for dinner, she still pleads with us to speak in turn
Apache MXNet
1.9.1 master 1.9.1 1.8.0 1.7.0 1.6.0 1.5.0 1.4.1 1.3.1 1.2.1 1.1.0 1.0.0 0.12.1 0.11.0
try! Swift Tokyo 2017 に参加した&リンク集 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 3月2日から3月4日にかけて、try! Swift Tokyo 2017というSwiftの技術カンファレンスが開催されました。 タイミング的な問題で個人でチケットを買ったのですが、会社の業務として参加してきました。 https://www.tryswift.co/tokyo/jp Swiftも昨年9月13日にバージョン3.0がリリースされどんどん改善が進んでいます。Swift Programming Language Evolution 多くのiOS開発者がSwift 2.3からマイグレーションを行う必要がありましたが、 今までのObj
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What is exactly the attention mechanism introduced to RNN (recurrent neural network)? It would be nice if you could make it easy to under...
http://gakuseibiz.com/?p=1584
MetalImageRecognition: Performing Image Recognition with Inception_v3 Network using Metal Performance Shaders Convolutional Neural Network routines
株式会社リクルート
GitHub - armbues/deep_cyber: A recurrent neural network trained with tweets from #cyber #security companies
Kindleストアで人気の『基礎Python 基礎シリーズ』が45％オフで買えるセールを実施中【やじうまの杜】
GitHub - lpigou/Theano-3D-ConvNet: 3D convolutional neural network using Theano. A CNN for video; a spatio-temporal classifier.
