[Survey]Binarized Neural Networks: Training Deep Neural Networks with Weights and Activations Constrained to +1 or -1 - Qiita
Binarized Neural Networks: Training Deep Neural Networks with Weights and Activations Constrained to +1 or -1 Matthieu Courbariaux, Itay Hubara, Daniel Soudry, Ran El-Yaniv, Yoshua Bengio BinaryNetは、weightとactivationを2値化したhardware friendlyな**DNN(Deep Neural Network)**です。 論文ではactivationと書かれていますが、たぶん活性化関数の出力のことかなと思います。 要は重みにかけられる方の値です。 これにより以下の特徴が得られます。 ・１bitなのでメモリを劇的に減らせる ・掛け算器をXNORに置き換えられる（回路規模、処理
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Convolutional Neural Networkとは何なのか - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 機械学習の世界において、画像といえばConvolutional Neural Network(以下CNN)というのは、うどんといえば香川くらい当たり前のこととして認識されています。しかし、そのCNNとは何なのか、という解説は意外と少なかったりします。 そこで、本記事ではCNNについてその仕組みとメリットの解説を行っていきたいと思います。 なお、参考文献にも記載の通り解説の内容はStanfordのCNNの講座をベースにしています。こちらの講座はNeural NetworkからCNN、はてはTensorflowによる実装まで解説される予定な
~Pythonistaより愛をこめて贈るPython入門者のためのTips①~ - Qiita
動機 Liaroで代表取締役をやりながら#HiveShibuyaで窓際戸締役をしている@hanaken_Nirvanaです。 会社では動画のレコメンドアプリを開発しているのですが、API〜レコメンドエンジンまで(DeepLearning※, NLP含めて)基本的にPythonで書いています(ところどころScalaですが...)。 スタートアップ界隈でいうとRoRが多くPython人口も増えてほしいなぁーと思っていたのですが、『人工知能うぇい！』ブームにのってかPython教えて欲しいと言われることが度々あるので、その時のためにメモがてらPython初心者向けにPythonっぽい文法を中心に書こうかと思います。 まぁ偉そうに言っても僕もPython contributorでもないでもない、ただのPythonユーザーなんで間違いがあったらジャンジャン指摘して欲しいですʕº̫͡ºʔ ※ Deep
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール# まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.c
CaffeでDeep Learning つまずきやすいところを中心に - Qiita
はじめに 近年Deep Learningへの注目が高まっていますが、多くの場合膨大なデータを必要とすること、学習にはGPU計算環境が必要であったりなど、独特の敷居の高さがあります。この記事では、この敷居を大きく下げるであろうCaffeについて紹介します。ただ、Caffeを紹介する記事はすでに良いものがたくさんあり、そもそも公式documentがかなり充実しているので、今回は躓きやすい部分や他の記事があまり触れていない部分を中心に紹介していきます。 Caffeって何？ CaffeはDeep Learningのフレームワークの一つです。Deep Learningは一般に実装が難しいとされていますが、フレームワークを使えばかなり手軽に扱うことができます。 代表的なフレームワークには、 Caffe theano/Pylearn2 Cuda-convnet2 Torch7 などがあります。この中でも
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