Microsoft、深層学習のためのツールキット「Microsoft Cognitive Toolkit 2.0」を正式リリースCodeZine編集部では、現場で活躍するデベロッパーをスターにするためのカンファレンス「Developers Summit」や、エンジニアの生きざまをブーストするためのイベント「Developers Boost」など、さまざまなカンファレンスを企画・運営しています。
最近のスパースなニューラルネットワークについて - SmartNews Engineering Blog
こんにちは、スマートニュースの徳永です。深層学習業界はGANだとか深層強化学習だとかで盛り上がっていますが、今日は淡々と、スパースなニューラルネットワークの話をします。 要約すると ニューラルネットのスパース化によって、精度はほとんど犠牲にせずに、計算効率は3〜5倍程度まで向上できる スパース化にはまだ課題が多く、ニューラルネットの高速化という意味では、次の戦場はたぶんここになる スパースとは、スパース化とは スパースであるとは、値のほとんどが0であることです。例えば、ベクトル$a,b$の内積を計算する際に、$a$のほとんどの要素の値が0であるとしましょう。0になにをかけても0ですから、$a$の値が0でない次元についてのみ、$a_i b_i$の値を計算して足し合わせればよいわけです。このように、内積を計算する際に、どちらかのベクトルがスパースであれば計算が高速化できます。0という値をメモリ
DiracNets: Training Very Deep Neural Networks Without Skip-Connections
Deep neural networks with skip-connections, such as ResNet, show excellent performance in various image classification benchmarks. It is though observed that the initial motivation behind them - training deeper networks - does not actually hold true, and the benefits come from increased capacity, rather than from depth. Motivated by this, and inspired from ResNet, we propose a simple Dirac weight
15 Responsive CSS Frameworks Worth Considering - Speckyboy Design Magazine
CSS frameworks are pre-written CSS files that help web designers and developers create websites faster and more efficiently. They are perfect for those looking to launch projects without getting bogged down in the details of coding CSS from scratch. In this collection, we’re focusing on smaller, lightweight frameworks. These minimalist frameworks all offer a simpler alternative to more comprehensi
医療画像の解析精度99.6%を叩き出す秘訣はデータの前処理に！ 全脳アーキテクチャ若手の会 カジュアルトークVol.24 | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2019年7月10日 GW直前、エルピクセル株式会社にて開催された全能アーキテクチャ若手の会主催のカジュアルトーク勉強会に参加してきましたよ。 開催場所は、数々の有名なAI企業を排出している、東京大学のアントレプレナープラザ。 今回、参加された方は主に社会人の方が中心でした。 イベントの動画はコチラから。 エルピクセル株式会社について エルピクセル株式会社は、ライフサイエンス領域の画像解析に強みを持つ東京大学発のベンチャー企業です。医療・製薬・農業などのライフサイエンス領域における画像解析に人工知能技術を最適化することで、最高精度のソフトウエアを開発してきました。現在、国立がん研究センターをはじめ複数の医療機関と連携し、人工知能を活用した医療画像診断支援の研究開発を進めています。 ホームページ: https://lpixel.net エルピクセル(株) 医療事業本部GM 豊則
【レポート】ドコモが考える地道なデジタル化とその先にある AI #AWSSummit | DevelopersIO
こんにちは、臼田です。 2017/05/31（水）に行われましたAWS Summit Tokyo 2017 Day2 「ドコモが考える地道なデジタル化とその先にある AI」のセッションレポートになります。 AWS Summit Tokyo 2017（2017年5月30日～6月2日）｜AWS セッション概要 セッションの登壇者及び概要は以下の通りです。 栄藤 稔氏 株式会社 NTTドコモ イノベーション統括部 執行役員、部長 AI という言葉が先行し、業界的には盛り上がっているますが、実際に取り組もうと思うとハードルが高く、何から手をつければ実現できるのかについてのコンセンサスが少ないのが現状です。ドコモは 2012 年からしゃべってコンシェルなどの音声対話エージェントなどを提供し、さらに様々な業界に "AI" を提供してきました。盛り上がっている AI への取り組みを考える上で何が重要なの
Udacityのディープラーニング基礎コース(Deep Learning Foundation)を終えた感想 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Udacityのディープラーニング基礎コース(Deep Learning Foundation)を終えたので感想。 1月から17週の有料コースで、世界中で5000人以上の方がこのコースを受講しているメガコース。日本からも50名程度参加してるよう。 アメリカはもちろん飛び抜けて多そうだけど、中国、インド、カナダ、イギリス、ドイツあたりからも100名以上参加してそう それなりに負荷の高いコースでしたが、かなり勉強になった。ディープラーニングの基本の実装から、フレームワークを使った具体的なプロジェクトまで幅広く学ぶことができた。 AI AIが
Train longer, generalize better: closing the generalization gap in large batch training of neural networks
Background: Deep learning models are typically trained using stochastic gradient descent or one of its variants. These methods update the weights using their gradient, estimated from a small fraction of the training data. It has been observed that when using large batch sizes there is a persistent degradation in generalization performance - known as the "generalization gap" phenomena. Identifying
GPS-Share: New Open-Source Project For Sharing GPS On A LAN - Phoronix
GPS-Share: New Open-Source Project For Sharing GPS On A LAN Written by Michael Larabel in GNOME on 29 May 2017 at 01:32 PM EDT. 13 Comments GPS-Share made its first release today, a GNOME-aligned project for sharing a GPS device on a LAN. GPS-Share aims to make it possible to share a GPS device on a local network so that other non-GPS-enabled systems can make use of it. There's also a goal to enab
Image Datasets - Deep Learning Course Wiki
There are some great computer vision kaggle competitions that you can use to test and develop your skills. In general, you'll find competitions easiest for exercising your lesson 1 skills where: The images are full color, and of similar size to imagenet (224x224), since if they are very different it will be harder to make fine-tuning from imagenet work The task is a classification problem (i.e. de
An Overview of Multi-Task Learning for Deep Learning
An Overview of Multi-Task Learning in Deep Neural Networks Multi-task learning is becoming more and more popular. This post gives a general overview of the current state of multi-task learning. In particular, it provides context for current neural network-based methods by discussing the extensive multi-task learning literature. Note: If you are looking for a review paper, this blog post is also av
「Chainer」をMicrosoft Azureに最適化、Windowsもサポート
深層学習（ディープラーニング）フレームワーク「Chainer」や「Deep Intelligence in-Motion（DIMo）」を開発するPreferred Networks（PFN）は5月23日、米マイクロソフトとディープラーニング分野で戦略的協業をすると発表した。Microsoft AzureとChainerとの親和性を高めるための技術協力のほか、ディープラーニング分野の人材育成、ChainerとDIMoのマーケティングで協力する。 具体的には、2017年夏までに、ChainerをAzure IaaS上へワンクリックで展開するためのテンプレートの提供や、データサイエンス仮想マシン（ディープラーニングツールを構築済みのUbuntuベースのAzure仮想マシンイメージ）へのChainer搭載、SQL ServerのChainer対応、ChainerのWindows対応を行う。また、A
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GPU Deep Learning Community #5
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MIL WebDNN
SQL Serverの動作パラメータを把握しよう（前編）
