Deeplearning4J on Spark | Hadoop Advent Calendar 2016 #20 | DevelopersIO
こんにちは、小澤です。 この記事はHadoop Advent Calendar 20日目のものとなります。 1人でHadoopの話をする Advent Calendar 2016 - Qiita Hadoop Advent Calendar 2016 ｜ シリーズ ｜ Developers.IO 前回はZeppelinについて書かせていただきました。 今回はJavaで実装されたDeep LearningのライブラリであるDeeplearning4JをSparkから利用してみたいと思います。 Deep Learningとは Deep Learningについてはその名前を聞いたことがあるという方も多いかもしれません。 現在の人工知能やAIのブームを代表する技術であるため、「どんなものか詳しくは知らないけどすごいことができる」と認識してる方も多かと思います。 そのため、まずはDeep Learn
Practical Deep Learning for Coders - Practical Deep Learning
A free course designed for people with some coding experience, who want to learn how to apply deep learning and machine learning to practical problems. This free course is designed for people (and bunnies!) with some coding experience who want to learn how to apply deep learning and machine learning to practical problems. Deep learning can do all kinds of amazing things. For instance, all illustra
府大生が趣味で世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発してしまった論文を読んだ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Deep Learning Advent Calendar 2016の20日目の記事です。 ConvNetの歴史とResNet亜種、ベストプラクティスに関連スライドがあります（追記） 背景 府大生が趣味で世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発してしまったようです。 M2の学生が趣味でやっていたCIFAR10とCIFAR100の認識タスクで，現時点での世界最高性能の結果を出したそうだ…趣味でっていうのが…https://t.co/HKFLXTMbzx — ニーシェス (@lachesis1120) 2016年12月7日 府
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Pythonにまつわる3タイプ別オススメ書籍 - Qiita
この記事は 2016年 Schoo Advent Calendar の18日目の記事です。 今日はSchooと特に関係ないですが、2016年の圧倒的Pythonブームを、出版された書籍を中心に振り返り、タイプ別Python系オススメ本をエンジニアが勝手に選んでみたいと思います。 2016年はすごい一年だった こちらはAmazonで「Python」を検索した結果ですが、ほとんどが2016年に発売されたものです。 2015年12月に発売された O’Reillyの「入門 Python3」を皮切りに今年だけで、有名出版社などから10冊以上発売されているのを観測しています。 なぜなのか これは肌感ですが、やはりデータ分析、機械学習の人気に引っ張られる形で、それらをやるならPythonらしい…！ということが認識されてきたのが大きい理由ではないかと感じています。 例えば Caffe, Theano, T
TensorFrames: Deep Learning with TensorFlow on Apache Spark (Tim Hunter)
Since the creation of Apache Spark, I/O throughput has increased at a faster pace than processing speed. In a lot of big data applications, the bottleneck is increasingly the CPU. With the release of Apache Spark 2.0 and Project Tungsten, Spark runs a number of control operations close to the metal. At the same time, there has been a surge of interest in using GPUs (the Graphics Processing Units o
Real-time interactive sequence generation and control with Recurrent Neural Network ensembles
Recurrent Neural Networks (RNN), particularly Long Short Term Memory (LSTM) RNNs, are a popular and very successful method for learning and generating sequences. However, current generative RNN techniques do not allow real-time interactive control of the sequence generation process, thus aren't well suited for live creative expression. We propose a method of real-time continuous control and 'steer
Reddit - Dive into anything
This subreddit is temporarily closed in protest of Reddit killing third party apps, see /r/ModCoord and /r/Save3rdPartyApps for more information. I want to compile a comprehensive list of all the available code repos for the NIPS 2016's top papers. Please add to the list! Using Fast Weights to Attend to the Recent Past (https://arxiv.org/abs/1610.06258) Repo: https://github.com/ajarai/fast-weights
MXNetをECSを用いてDockerコンテナとしてデプロイする - Qiita
この記事はDocker Advent Calendar 2016 の13日目の記事です。 AWS re:Invent2016に初参加してきたのですが、一番印象に残っているのがAmazon AIをはじめとする Deep learningの取り組みです。 そこで今回はAWSが公式にサポートを表明したDeep learningフレームワークであるMXNetを ECSを使ってDockerコンテナで立ち上げて処理をしてみる、という内容になります。 MXNetとは MXNet はワシントン大学とカーネギーメロン大学によって開発されたDeep learningフレームワークです。 re:Invent 2016で発表された内容から抜粋すると、特徴としては以下です。 豊富な対応言語 学習(train)には Python/C++/R/Scala/Java/Julia が使える 推論(prediction)には
Neurogenesis Deep Learning
Neural machine learning methods, such as deep neural networks (DNN), have achieved remarkable success in a number of complex data processing tasks. These methods have arguably had their strongest impact on tasks such as image and audio processing - data processing domains in which humans have long held clear advantages over conventional algorithms. In contrast to biological neural systems, which a
Convolutional Neural Network AA - Shadertoy BETA
This help only covers the parts of GLSL ES that are relevant for Shadertoy. For the complete specification please have a look at GLSL ES specification Language: Version: WebGL 2.0 Arithmetic: ( ) + - ! * / % Logical/Relatonal: ~ < > <= >= == != && || Bit Operators: & ^ | << >> Comments: // /* */ Types: void bool int uint float vec2 vec3 vec4 bvec2 bvec3 bvec4 ivec2 ivec3 ivec4 uvec2 uvec3 uvec4 ma
Deep Learning Weekly | Open Source Deep Learning Curriculum
Don't miss out on anything new and exciting in the world of deep learning. Sign up to get our weekly digest in your inbox. This open-source Deep Learning curriculum is meant to be a starting point for everyone interested in seriously studying the field. Plugging into the stream of research papers, tutorials and books about deep learning mid-stream it is easy to feel overwhelmed and without a clea
JavaScript でニューラルネットワーク - Qiita
動機 前回「Ruby でニューラルネットワーク」では、MNIST のデータを使って、数字認識ができるニューラルネットワークを構築しました。元ネタは、名著「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」です。 ただ、数字の認識を行えるとはいっても、訓練用のデータもテスト用のデータも MNIST から与えられたものにすぎません。自分で実際に手書きの数字を描いてみたらどうなるのだろう？という興味から、ウェブ上で、実際に数値を手書きして、そのまま数字認識が試せるようなものを作ってみました。 Digit Recognition ソースコード(GitHub) 手書き数値の右隣の "3: 99.6%" みたいなところは、たとえば「『3』である確率は 99.6%」ということを意味します。確率の一番高い数字を認識結果としています。 コード解説 neuralne
Deep Learningの Backpropagationはどのくらい高速か？ | 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の Backpropagationはどのくらい高速か？ #Backpropagation#Deep Learning#python 2016年 11月 30日 fuji だいぶ前に紹介した『ゼロからつくるDeep Learning』のコメントで、パラメータの勾配を求めるのに数値微分の方法が紹介され、ソースコードも載っている。 第４章ニューラルネットワークの学習 4.5 学習アルゴリズムの実装 （112ページ〜) とても簡単な２層のニューラルネットワークを作って試そうという訳である。 学習に使うデータは、手書き数字のデータとして有名なMNISTデータセットを利用する。 以下が、今回試してみようという関数 train_neuralnet.py の一部である。 for i in range(iters_num): batch_mask = np.random.choic
MicrosoftのDeep Learningライブラリ「CNTK」チュートリアル - Qiita
CNTKってご存知でしょうか？CNTKは、Microsoftが主導して開発しているオープンソースのDeep Learningライブラリです。正直なところ僕も最近使い始めたのですが、このCNTK、良い意味でMicrosoftらしくなく、なかなかイケているんじゃないかと思っています。今回は、まずCNTKの特徴をざっと紹介し、後半でコード例をJupyter Notebookを使って見ていきます。 チュートリアルはこちら "Microsoft"にこだわらない、オープンな開発方針 Open Source GitHub上で開発が進んでいます。社内版はありません。 公式wiki Python と C++ API Python API C++ API .Net APIは(まだ)ありません。Brainscriptもサポートされています。 LinuxとWindowsで利用可能 "Both Linux and
Deep Learningを用いたサービスまとめ(国内&海外) - Qiita
はじめに Liaroという会社をやってます、花田です。 最初は何か書いて動かそうと思ったのですが、言うて既存の有名所のモデル実装して試して終わりになってしまうので面白くないなと。 なんかそういうのは研究されてるようなもっと詳しい方々がやったほうが見てる方が勉強になるのでそちらはお任せして。仕事柄、普段から海外サービスも含めAIを謳っているものはチェックしているほうなのでそれらをまとめようかなと。 普段メモ書きで残していたものなので雑なのはご了承下さい。 気になった会社/サービスまとめ 画像認識系 Clarifai ニューヨーク：有名どころ。純粋なる画像認識エンジンを開発。動画をアップすると各シーンに写っているものをタグ付けしてくれる。動画像解析APIを提供。 https://www.clarifai.com/ http://wired.jp/2015/02/10/incredible-ai
「ゼロから作るDeep Learning」の環境をDockerで作る - Qiita
ゼロから作るDeep Learning 僕はpythonも機械学習も全く知識が無かったのですが、ここ最近のニュースでも話題が多いですし、何か触りだけでも勉強できたらなと思っていたところにオライリーのゼロから作るDeep Learningがわかりやすいという話を聞いて買ってみました。 適度に数学的な部分も省かれてて、自分のような厳密な証明とかよりイメージを知りたいようなライトな感じの人にはとてもおもしろく読めました。また解説されていることがソースレベルで説明されているのが大変わかりやすかったです。 で、普段pythonとかをガリガリ書いている人はいいんだと思いますが、とりあえずやってみたいときに、pythonいれてnumpyいれて、matplotlibいれてやるのも（一回作ってしまえばいいですが）ちょっとメンドいですよね。 ならDockerで作ってしまおうと思ったのですが、この本ででくるma
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TechCrunch | Startup and Technology News
物理サーバを選定する際のポイント – Eureka Engineering – Medium
『Track13 re:inventでAWSのDeveloperとしてきたECSやBatchの話、Deep LearningとGPU』のメモ