FPGA Based Deep Learning Accelerators Take on ASICs
Google Brain Robotics Data
Learning Hand-Eye Coordination for Robotic Grasping with Deep Learning and Large-Scale Data Collection Sergey Levine, Peter Pastor, Alex Krizhevsky, Deirdre Quillen ISER, 2016. [blog post] [arXiv] [PDF] Unsupervised Learning for Physical Interaction through Video Prediction Chelsea Finn, Ian Goodfellow, Sergey Levine NIPS, 2016. [arXiv] [PDF] Video Prediction with Neural Advection (github tensorfl
Visualizing and understanding convolutional networks. - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? About Zeiler, M. D., & Fergus, R. (2014). Visualizing and understanding convolutional networks. In Computer Vision–ECCV 2014 (pp. 818-833). Springer International Publishing. Abstract Deep Learningといえば Krizhevsky で、画像クラス分類において素晴らしい結果を出した ただ、なぜDeep Learningがうまくいくのか、どう改善して
講義まとめ：自然言語処理のための深層学習（CS224d） - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? CS224d(自然言語処理のための深層学習)はスタンフォード大のRichard Socherが2015年から教えている講義で、動画やスライドなどの講義資料と演習問題がウェブ上で無料で公開されています。 [CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing] (http://cs224d.stanford.edu/) 会社の勉強会で週1回半年程度かけて講義動画と演習を終えたため、勉強したことを簡単にまとめてみたいと思います。 なぜ今なのか？ 深層学習（Deep Learning）は2
Convolutional Neural Networkを使ったもう1つのスタイル変換手法 - Qiita
画像提供元: コンテンツ画像: 写真画像ぱくたそ 油彩のスタイル画像: chainer-goghのリポジトリ ペン画のスタイル画像: Alice-in-wonderland.net 概要 MRFを使ったスタイル変換では以下のような画像を生成します。 内容がコンテンツ画像に近い 局所的なスタイルが、スタイル画像の局所的にスタイルに近い Neural-styleが画像全体のスタイルをスタイル画像に近づけるのに対し、MRFでは局所的なスタイルをスタイル画像に近づけるという違いがあります。 既存の実装 Torch実装: https://github.com/chuanli11/CNNMRF アルゴリズム タイトルに"Markov Random Field (MRF, マルコフ確率場)"が入っていますが、MRFはアルゴリズムの肝ではないので説明は割愛させていただきます。 入力と出力 コンテンツ画像と
Grokking Deep Learning - Andrew W. Trask
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Rachel Thomas on Twitter: "15 min rule: when stuck, you HAVE to try on your own for 15 min; after 15 min, you HAVE to ask for help.- Brain AMA https://t.co/MS7FnjXoGH"
15 min rule: when stuck, you HAVE to try on your own for 15 min; after 15 min, you HAVE to ask for help.- Brain AMA https://t.co/MS7FnjXoGH
Time Series Prediction with Deep Learning in Keras - MachineLearningMastery.com
Time Series prediction is a difficult problem both to frame and address with machine learning. In this post, you will discover how to develop neural network models for time series prediction in Python using the Keras deep learning library. After reading this post, you will know: About the airline passengers univariate time series prediction problem How to phrase time series prediction as a regress
人工知能をビジネス活用する際の“覚悟と努力”とは？
国内の”知の最前線”から、変革の先の起こり得る未来を伝えるアスキーエキスパート。KDDI研究所の帆足啓一郎氏による人工知能についての最新動向をお届けします。 人工知能の技術の発展に関する華やかな話題が連日メディアを賑わしている。また、実際に「人工知能」の活用をうたうサービスを提供する大小さまざまな企業が登場している。この流れを受け、自社のビジネスにも人工知能が活用できるのではないか？と、考えている読者も多いだろう。確かに、人工知能はうまく利用すればあらゆる事業の助けになりえる技術である。しかし、有効活用するためには気をつけなければならないポイントも多い。そこで今回は、技術としての人工知能をきちんと活用するために、ユーザである人間にとって必要な心がけについて紹介したい。 深層学習というブレークスルー 人工知能に興味を持っている読者であれば、どこかで以下の動画を見たことがあるかもしれない。 P
Deep Learning学習処理の高速化技術を開発 : 富士通
English PRESS RELEASE （技術） 2016年8月9日 株式会社富士通研究所 Deep Learning学習処理の高速化技術を開発 「AlexNet」においてGPU1台と比較し64台の並列化で27倍となるなど、世界最高速度を実現 株式会社富士通研究所（注1）（以下、富士通研究所）は、スーパーコンピュータのソフトウェア並列化技術を応用し、複数のGPUを使ってDeep Learningの学習速度を高速化するソフトウェア技術を開発しました。 従来、Deep Learningの高速化手法において、GPUを搭載した複数のコンピュータをネットワークで結合した並列化では、10数台を超えるとコンピュータ間のデータ共有時間が増加するため、次第に並列化の効果が得られにくくなることが課題でした。今回、このデータ共有を効率よく行う並列化技術を新規に開発し、世界で広く利用されているオープンソースソ
How to read: Character level deep learning
How to read: Character level deep learning UPDATE 30/03/2017: The repository code has been updated to tf 1.0 and keras 2.0! The repository will not be maintained any more. 2016, the year of the chat bots. Chat bots seem to be extremely popular these days, every other tech company is announcing some form of intelligent language interface. The truth is that language is everywhere, it’s the way we co
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Grokking Deep Learning - i am trask
Generating Sequences With Recurrent Neural Network
ディープラーニング・深層学習を勉強する人におすすめの本など紹介 - Qiita
GitHub - daviddao/awesome-very-deep-learning: ♾A curated list of papers and code about very deep neural networks
TechCrunch | Startup and Technology News
GitHub - tiny-dnn/tiny-dnn: header only, dependency-free deep learning framework in C++14
Amazon.co.jp: ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装: 斎藤康毅: 本
Deep Learning のための Multi Layer Perceptron (数学的基礎から学ぶ Deep Learning with Python; MPS Yokohama Deep Learning Series) - Qiita
