Google、8つの異なるタスクを同時に学習できる「MultiModel」を発表。Deep Learning向けトレーニングライブラリ「Tensor2Tensor（T2T）」に内包
Google、8つの異なるタスクを同時に学習できる「MultiModel」を発表。Deep Learning向けトレーニングライブラリ「Tensor2Tensor（T2T）」に内包 2017-06-24 Googleは、先日Deep Learning向けトレーニングライブラリ「Tensor2Tensor（T2T）」を発表しました。今回は、その一部に含まれる「MultiModel」が、8つの異なるタスクを同時に学習できるということを発表しました。 通常、ニューラルネットワークは一つのタスクに特化し完了する事が基本ですが、MultiModelでは複数のタスクを同時に訓練する事ができます。 例えば、画像内のオブジェクトを検出し、キャプションを提供、スピーチを認識、4組の言語間で翻訳、文法と構文を解析する、そんな異なるタスクを同時に学習する事を可能にします。 それは、人間の脳が一度に複数のタスクを
Google、TensorFlowのDeep Learningモデルを訓練・加速させるためのライブラリ「Tensor2Tensor（T2T）」をGitHubにてリリース
Google、TensorFlowのDeep Learningモデルを訓練・加速させるためのライブラリ「Tensor2Tensor（T2T）」をGitHubにてリリース 2017-06-20 Googleは本日、TensorFlowのDeep Learningモデルを訓練するための新しいオープンソース・ライブラリ「Tensor2Tensor（T2T）」をリリースしました。 T2Tライブラリは、TensorFlowツールで構築されDeep Learningで必要とされる複数のモジュール（データセット、モデルアーキテクチャ、オプティマイザ、学習率減衰スキーム、ハイパーパラメータなど）を定義し、Google Cloud MLにおいて最も効率の良い結果を叩き出す手法を実装します。 また、これらコンポーネントのすべてを破壊することなくモジュール式に交換することを可能にします。 翻訳、解析、画像キャプ
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