YellowFin and the Art of Momentum Tuning
Hyperparameter tuning is one of the most time-consuming workloads in deep learning. State-of-the-art optimizers, such as AdaGrad, RMSProp and Adam, reduce this labor by adaptively tuning an individual learning rate for each variable. Recently researchers have shown renewed interest in simpler methods like momentum SGD as they may yield better test metrics. Motivated by this trend, we ask: can simp
Home - Ike-ON
Unlock Your Potential: Top 10 Reasons to Learn Python Python is one of the most popular programming languages in the world. As technology advances and more companies use Python … Read More C# course from scratch for beginners If you have only a general idea of what programming is and have never been professionally engaged in it, we recommend that you start learning from the very basics. Read More
A Tour of Recurrent Neural Network Algorithms for Deep Learning - MachineLearningMastery.com
As with all feed forward network paradigms, the issues are how to connect the input layer to the output layer, include feedback activations, and then train the construct to converge. Let’s now take a tour of the different types of recurrent neural networks, starting with very simple conceptions. Fully Recurrent Networks The layered topology of a multilayer Perceptron is preserved, but every elemen
ディープラーニングとStreet ViewイメージによるGoogle Mapsの改善
あなたにとって重要なトピックや同僚の最新情報を入手しましょう最新の洞察とトレンドに関する最新情報を即座に受け取りましょう。 継続的な学習のために、無料のリソースに手軽にアクセスしましょうミニブック、トランスクリプト付き動画、およびトレーニング教材。 記事を保存して、いつでも読むことができます記事をブックマークして、準備ができたらいつでも読めます。
3D Convolutional Neural Network input shape
I'm having a problem feeding a 3D CNN using Keras and Python to classify 3D shapes. I have a folder with some models in JSON format. I read those models into a Numpy Array. The models are 25*25*25 and represent the occupancy grid of the voxelized model (each position represents if the voxel in position (i,j,k) has points in it or no), so I only have 1 channel of input, like grayscale images in 2D
AMD ROCm™ Documentation — ROCm Documentation Home
ROCm Documentation is transitioning to this site. For the legacy documentation, please visit docs.amd.com. For more information or to provide feedback about this documentation transition, please see our announcement.
How to Visualize Your Recurrent Neural Network with Attention in Keras
Neural networks are taking over every part of our lives. In particular — thanks to deep learning — Siri can fetch you a taxi using your voice; and Google can enhance and organize your photos automagically. Here at Datalogue, we use deep learning to structurally and semantically understand data, allowing us to prepare it for use automatically. Neural networks are massively successful in the domain
How HBO’s Silicon Valley built “Not Hotdog” with mobile TensorFlow, Keras & React Native | HackerNoon
How HBO’s Silicon Valley built “Not Hotdog” with mobile TensorFlow, Keras & React Native Too Long; Didn't ReadThe <a href="http://www.hbo.com/silicon-valley">HBO show <em>Silicon Valley</em></a> released a real AI app that identifies hotdogs — and not hotdogs — like the one shown on season 4’s 4th episode (the app is <a href="https://www.seefoodtechnologies.com/nothotdog/">now available on Android
琉球大学 人工知能による為替トレンド予測の共同研究を開始
琉球大学と株式会社外為どっとコムは、個人投資家向け資産運用ロボットを将来的に提供するため、「人工知能（AI）を用いた為替のトレンド予測」に関する共同研究契約を締結した。琉球大学のFX業界との産学連携は初。 そこで、琉球大学は、外為どっとコム沖縄支店との共同研究を通じて、この「deep learning」をはじめとするAI技術を用い、FXに関連したビッグデータから相場変動の特徴を発見し、為替のトレンド予測を目指していく。 多彩な学びで専門の知識と技術を修得。7学部・9科・7センターを設置 沖縄県唯一の国立大学で日本最南端かつ最西端にある総合大学です。教育の質を確保し、幅広い教養を基礎とした高度な専門知識と課題探究能力を糧に、世界で活躍・貢献できる人材を育成。多様な個性および才能を十分に引き出し、新しい時代を切り開く叡智の醸成と社会の模範となる実[…] →琉球大学詳細
Exploring Generalization in Deep Learning
With a goal of understanding what drives generalization in deep networks, we consider several recently suggested explanations, including norm-based control, sharpness and robustness. We study how these measures can ensure generalization, highlighting the importance of scale normalization, and making a connection between sharpness and PAC-Bayes theory. We then investigate how well the measures expl
エヌビディア、「説明できるAI」へ向けた一歩を踏み出す
機械学習のAIシステムは多くの場合、どのような判断に基づいて結論を導き出したのかを説明できない。信頼のおけないテクノロジーを、医学や金融、軍事などの重要な分野に適用してよいのだろうか。 by Will Knight2017.06.29 102 24 10 0 半導体チップ・メーカーのエヌビディア（Nvidia）は、どのような仕組みで動いているのかがわかる自動運転の人工知能（AI）システムを開発している。 最近のカバーストーリー、「人類に残された、AIを信用しない、使わない、という選択肢」で説明したように、最も強力な機械学習手法で作られたソフトウェアは、多くの場合、なぜそう判断したのかを本質的に説明できず、開発したエンジニア自身にさえもわからない。AIは今後、医学から製造業にいたるまであらゆる分野に革命的な変化をもたらす可能性のあるテクノロジーだ。AIがどのような仕組みで動いているのかを調べ
SankeiBiz（サンケイビズ）：自分を磨く経済情報サイト
サービス終了のお知らせ SankeiBizは、2022年12月26日をもちましてサービスを終了させていただきました。長らくのご愛読、誠にありがとうございました。 産経デジタルがお送りする経済ニュースは「iza! 経済ニュース」でお楽しみください。 このページは5秒後に「iza!経済ニュース」（https://www.iza.ne.jp/economy/）に転送されます。 ページが切り替わらない場合は以下のボタンから「iza! 経済ニュース」へ移動をお願いします。 iza! 経済ニュースへ
Deep Learning in Robotics - Robohub
In this episode, Audrow Nash interviews Sergey Levine, assistant professor at UC Berkeley, about deep learning on robotics. Levine explains what deep learning is and he discusses the challenges of using deep learning in robotics. Lastly, Levine speaks about his collaboration with Google and some of the surprising behavior that emerged from his deep learning approach (how the system grasps soft obj
Microsoft×Preferred Networks【DEEP LEARNING LAB】キックオフに行ってきた。 | 人工知能ニュースメディア AINOW
HOME 人工知能とは？ ディープラーニング Microsoft×Preferred Networks【DEEP LEARNING LAB】キックオフに行ってきた。 ディープラーニング 2010.06.27 2017.06.27 AINOW Microsoft×Preferred Networks【DEEP LEARNING LAB】キックオフに行ってきた。 みなさんこんにちは！おざけんです。DEEP LEARNING LABのキックオフの様子をお伝えします。 2017年5月23日、@de:codeにて株式会社Preferred Networksとマイクロソフト コーポレーションがアライアンスを組むことを発表し、大きな話題となりました。 プレスリリース 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
DisneyやPixarら、3Dレンダリング（モンテカルロ法）された画像のノイズ除去にDeep learningアプローチを導入し良結果を示した論文を公開
DisneyやPixarら、3Dレンダリング（モンテカルロ法）された画像のノイズ除去にDeep learningアプローチを導入し良結果を示した論文を公開 2017-06-26 Disney Research、Pixar Animation Studios、カリフォルニア大学の研究者らは、3DCGアニメーションにおいてモンテカルロ（MC）レンダリングされた画像のノイズ除去にDeep learningアプローチを導入し、高品質な結果を示した論文を発表しました（PDF）。 モンテカルロ法を用いたレンダリングの場合、とりわけ高次元モデルを使用する場合ノイズがのってきます。この問題に対処するため深層畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を利用する事でノイズ処理を行います。 本論文は、モンテカルロレンダリングをデノイズするためのDeep learningを用いた機械学習ソリューションを提案したもの
Deep Complex Networks
At present, the vast majority of building blocks, techniques, and architectures for deep learning are based on real-valued operations and representations. However, recent work on recurrent neural networks and older fundamental theoretical analysis suggests that complex numbers could have a richer representational capacity and could also facilitate noise-robust memory retrieval mechanisms. Despite
Spectral–Spatial Classification of Hyperspectral Imagery with 3D Convolutional Neural Network
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並列に Deep Learning して、高速に賢くなれるか | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
Deep Learning していると、学習にとても時間がかかるのがネックになる。 時間だけでなく、メモリもいっぱい必要になる。 今はGPUなるものがあり、これを使うと計算処理が一気に早くなると言われている。 GPUの計算性能は、CPUの50倍以上とか言われているのだが、実際にはそこまで高速にDeep Learningできるようにはならない。 GPUを使う場合には、GPUにデータを送ったり、GPUからデータを受け取ったりなど、CPUとＧＰＵの間でのデータのやり取りが発生し、この量が半端ではない。このため、実際の速度向上は10倍程度にしかならない。 でも、もっと高速にしたいと思ったらどうすればよいだろうか。 多数のGPUを同時に使えば、どんどん高速になるのではないだろうか。 分散して学習する場合に問題になるのは、別々のGPUで学習した結果をまとめて、それをまた全GPUに分配し直すという作業が
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Lua版 ゼロから作るDeep Learning まとめ - Qiita
Lua版 ゼロから作るDeep Learning その９［損失関数（バッチ対応版）］ - Qiita
