え、台場に？ AI時代のインフラエンジニアに向けて「Tech Summit」上陸
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます Windows Server 2016の一般提供（GA）、Azure Stackのアプライアンスお披露目、そしてMicrosoft 最高経営責任者（CEO）Satya Nadella氏が“AI（人工知能）駆動のデジタルトランスフォーメーション”を語った「Microsoft Ignite」（米アトランタで9月26～30日に開催：関連記事1、2、3）。そのIgniteの日本版イベント「Tech Summit 2016」が11月1～2日に東京・お台場で開催される。 Tech Summitは、日本マイクロソフトが、インフラ運用管理者をメインターゲットとして実践的な内容を紹介する技術イベントだが、アプリケーション開発者向けや、開発者と運用管理者の
Epiphany-V: A 1024-core 64-bit RISC processor
I am happy to report that we have successfully taped out a 1024-core Epiphany-V RISC processor chip at 16nm. The chip has 4.5 Billion transistors, which is 36% more transistors than Apple’s latest 4 core A10 processor at roughly the same die size. Compared to leading HPC processors, the chip demonstrates an 80x advantage in processor density and a 3.6x advantage in memory density. Epiphany-V Summ
手書きひらがなの認識で99.78%の精度をディープラーニングで - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 手書きひらがなの認識、教科書通りの畳み込みニューラルネットワーク（ディープラーニング）で、99.78%の精度が出ました。教科書通りである事が（独自性がない事が）逆に読む方・書く方にメリットがありそうなので、Qiitaで記事にします。 ソースコード ソースコードは https://github.com/yukoba/CnnJapaneseCharacter です。 いきさつ いきさつは、友人と手書きひらがなの認識の雑談をFacebookでしていて、ググったら、この2つが見つかりました。 「Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひら
ChainerによるRecurrent Neural Network(RNN)のお勉強 〜ExcelとRの乱数の精度検証〜 - Qiita
# -*- coding: utf-8 -*- from chainer import FunctionSet, Variable, optimizers,serializers from chainer import functions as F from chainer import links as L from sklearn import base from sklearn.cross_validation import train_test_split from abc import ABCMeta, abstractmethod import numpy as np import six import math import cPickle as pickle class BaseChainerEstimator(base.BaseEstimator): __metaclas
Learning Reinforcement Learning
Github Repo with code and exercises Why Study Reinforcement Learning #Reinforcement Learning is one of the fields I’m most excited about. Over the past few years amazing results like learning to play Atari Games from raw pixels and Mastering the Game of Go have gotten a lot of attention, but RL is also used in Robotics, Image Processing and Natural Language Processing. Combining Reinforcement Lear
機械学習論文読みメモ_4 - Qiita
The Power of Depth for Feedforward Neural Networks, arXiv NNの層数を増やす事は、層の幅を増やす事に比べて指数的により表現力が増大する事を示した。 この事は基本的にすべての活性化関数に対して言う事が出来る。 この事の証明は、従来のブール関数に基づく手法に比べて過程が少なく、異なった手法を用いている。 NEURAL PROGRAMMER-INTERPRETERS, ICLR 2016 プログラムを学習し表現および理解できる組み合わせ可能なモデル構造を開発した。 コアモジュールはプログラムを表現するLSTMベースの学習可能なモジュールであり、入力として前回実行されたプログラム情報と環境情報の特徴表現を使う。 これにより次に実行するプログラム、プログラム終了判定フラグを出力する。 またプログラムの表現モデルに関するkey valueを記憶
推薦システムのトップ会議RecSys2016に参加した #recsys2016
推薦システムのトップ会議 RecSys2016 が9月15日から19日までアメリカのボストンで開催され、ワークショップ発表者＆学生ボランティアとして参加してきた。これまで学会発表はひとりで行くことが多く、今回も例外ではなかったが、ボランティアのおかげで他の学生との交流や伝説的な研究者との接触が多くてとても楽しめた。みんなもやると良いと思う。 RecSys2016@Boston RecSysは今回で10回目を迎えた推薦システムのトップ会議で、本会議の採択率はショートペーパーでも20%という狭き門。僕はワークショップのひとつ Profiling User Preferences for Dynamic Online and Real-Time Recommendations（長い）で、ECサイトとかでよく見られる persistent cold-start という問題と、それに絡めて Fact
Sparkで利用できるDeep Learningフレームワークまとめ - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、Gunosyデータ分析部に所属している森本です。 主な担当業務は記事配信アルゴリズムの改善、ログ基盤運用です。 最近良く聞く音楽はOne Direction - Live While We're Youngです。 本記事では、Sparkで利用できるDeep Learningフレームワークをまとめました。 GunosyではChainerで畳み込みニューラルネットワークを応用し、ユーザーのデモグラフィック推定を行っています。 WebDB Forum 2016 gunosy from Hiroaki Kudo Chainer以外にも多数のDeep LearningフレームワークがPythonを中心に数多く存在します。 TensorFlow, Keras, Caffe, Theanoなどなど。どのフレームワークが優れているかという回答は状況に応じて変わりますが、Pythonを使用する大
Playing FPS Games with Deep Reinforcement Learning
Advances in deep reinforcement learning have allowed autonomous agents to perform well on Atari games, often outperforming humans, using only raw pixels to make their decisions. However, most of these games take place in 2D environments that are fully observable to the agent. In this paper, we present the first architecture to tackle 3D environments in first-person shooter games, that involve part
On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima
The stochastic gradient descent (SGD) method and its variants are algorithms of choice for many Deep Learning tasks. These methods operate in a small-batch regime wherein a fraction of the training data, say $32$-$512$ data points, is sampled to compute an approximation to the gradient. It has been observed in practice that when using a larger batch there is a degradation in the quality of the mod
Direct Feedback Alignment Provides Learning in Deep Neural Networks
Artificial neural networks are most commonly trained with the back-propagation algorithm, where the gradient for learning is provided by back-propagating the error, layer by layer, from the output layer to the hidden layers. A recently discovered method called feedback-alignment shows that the weights used for propagating the error backward don't have to be symmetric with the weights used for prop
音声処理で参考になったサイトまとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これなあに？ 先週は強化学習の勉強会をしました。 今週は音声処理の勉強会をやるぞということになって僕はまた焦って資料をかき集めました。 この記事は音声処理の勉強会を行うにあたって、参考になったサイト、もしくは情報をまとめたものです。 勉強会で共有するために作ったけどせっかくだしあげておくことにしました。 読んだ感想や要点なんかも簡単にまとめれたらと思います。 特に参考になった記事、重要だと思った記事には★マークをつけておきます。 僕自身が音声処理初心者ということ、短い時間でまとめたことから誤りや不適切な点があるかもしれません。 その場合
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Sheepl : Automating People for Red and Blue Tradecraft
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GitHub - tqchen/tinyflow: Tutorial code on how to build your own Deep Learning System in 2k Lines
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GitHub - junyanz/iGAN: Interactive Image Generation via Generative Adversarial Networks
Deep Learning Hub on Twitter: "A handy neural networks architecture cheat sheet https://t.co/8NlQ7JFijp"
Deeplearning 4 j のクイックスタートガイド - Deeplearning4j: Open-source, Distributed Deep Learning for the JVM
富士通研究所、Deep Learningのニューラルネット規模を約2倍に拡大するGPUのメモリ効率化技術を開発