Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour - Meta Research | Meta Research
Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 HourData @ Scale Deep learning thrives with large neural networks and large datasets. However, larger networks and larger datasets result in longer training times that impede research and development progress. Distributed synchronous SGD offers a potential solution to this problem by dividing SGD minibatches over a pool of parallel workers. Yet
用語解説：ディープラーニング（Deep Learning、深層学習）
用語解説：ディープラーニング（Deep Learning、深層学習）：困ったときのビジネス用語（1/3 ページ） AIを活用したビジネス開発が活発だ。なかでもディープラーニングは注目を集めているが、その理由は？ 私たちの業務はどう変わる？ どこで使える？ 基礎知識から技術応用のアイデアまでを解説する。 用語解説：ディープラーニング（Deep Learning、深層学習） ディープラーニング（Deep Learning、深層学習）とは、赤ん坊が周囲の環境から得た情報からモノや事象の特徴や関連性を学び、やがてそれらを識別して名前で呼ぶような「学習」を、コンピュータが自律的に行う新しい仕組みのことを指す。 具体的には、人間の脳神経回路の仕組みを機械で模倣した「多層ニューラルネット」（後述）によって、モノや事象の特徴を抽出し、そこに内在する知識やルールを獲得、さらにその結果を人間が利用しやすい表現
連想の学習 – See, Hear, and Read: Deep Aligned Representations
TOP PAPER 連想の学習 – See, Hear, and Read: Deep Aligned Representations 「波打ち際を歩く人」という文、波打ち際を歩く人の写真、波の音に混じる砂を踏む足音。テキスト、画像、音声とそれぞれモダリティ(感覚)は違いますが、これらに共通する意味、コンセプトを人は簡単に見出すことができます。こうした感覚の枠をこえて共通するコンセプトを、統一したかたちで表現できないか、という研究。 いったんこういう表現が出来れば… 文からそれに対応する画像、画像から文、音声から文といった具合に、感覚を超えた検索が可能になります。結果は、プロジェクトページの例を見てもらうのがわかりやすいでしょう。コンピュータが連想することを覚えたと言ってもいいかもしれません。 学習データとしては、Flickrからダウンロードしたビデオのフレームの画像と音、COCOなどのデ
AL: A new declarative language for detecting bugs with Infer
At Facebook, every change made to our mobile code is checked by our static analyzer Infer. Static code analyzers are tools that scan the source code of a program to detect possible bugs. The main advantage of a static analyzer is its ability to detect bugs without running the program and before the software is shipped to the users. One benefit of Infer over other static analyzers is that it perfor
A simple neural network module for relational reasoning
Relational reasoning is a central component of generally intelligent behavior, but has proven difficult for neural networks to learn. In this paper we describe how to use Relation Networks (RNs) as a simple plug-and-play module to solve problems that fundamentally hinge on relational reasoning. We tested RN-augmented networks on three tasks: visual question answering using a challenging dataset ca
【Cheat Sheet】Scientific data programming Free Course 英語の勉強しながらPython やRの科学計算の勉強ができますね。【はじめの一歩だけ(笑)】
Pythonで機械学習をする時のチートシート Medium.com で表示 世の中、いろいろ勉強するのに、こういうチートシートって便利なんですよね。間違ってなければ。。上のURLには、機械学習の中でもDeeplearningに関するチートシートや、Plot系のもの、Numpyなどのチートシートが一揃いあります。便利そうですね。って僕使ってないからわからないのですが。。 Googleでチートシートの画像を検索してみると、本当に沢山のものが出てきます。 便利になりましたね。 僕みたいなのは、チートシートだけあつめて、勉強した気になるタイプです。どうせなら、こういうのを日本語にしておいておくと勉強になるんですけどね。 便利といえば学習も Scientificなデータアナリシスとかの勉強もフリーのものが増えてますね。実際にフリーなのは初歩の初歩だけですけど、それでも、英語とプログラムの勉強には、少
Ryan Dahl
Dear Oracle, Please Release the JavaScript Trademark2022-09-03 In 1995 Netscape partnered with Sun Microsystems to create interactive websites. Famously Brendan Eich spent only 10 days to create the first version of JavaScript - a dynamic programming language with a roughly syntactic lineage from Sun’s Java language. As a result of this partnership Sun held the trademark “JavaScript”. In 2009 Orac
Text Classification APIで街コンぽいイベント名を考える | LINKBAL Blog
社会人３年目エンジニアの関です。 どんどんと暑くなるにつれてPCの熱が嫌になってきています。 普段開発を行っていると動作検証でイベントページを作成することがあるのですが、一番悩むのがイベント名の付け方です。 思いっきりテストページぽく適当なイベント名を付けてもいいのですが、出来れば街コンぽくしたい！ でもそもそも「街コンぽい」って何？イベントの種別ごとにイベント名にパターンはあるの？ と悩みはなかなか尽きません・・・。 ということで、今回はText Classification APIを使って「街コンぽい」イベント名の付け方を考えてみたいと思います。 Text Classification APIとは リクルートが公開している機械学習やディープランニングのAPI群（A3RT）の一つです。 無料で使用することができますし、丁寧なドキュメントも付いているので非常にありがたいです。 Text C
You can probably use deep learning even if your data isn't that big
tl;dr: A hot take on a recent ‘simply stats’ post. You can still use deep learning in (some) small data settings, if you train your model carefully. Over at Simply Stats Jeff Leek posted an article entitled “Don’t use deep learning your data isn’t that big” that I’ll admit, rustled my jimmies a little bit. To be clear, I don’t think deep learning is a universal panacea and I mostly agree with his
On Unifying Deep Generative Models
Deep generative models have achieved impressive success in recent years. Generative Adversarial Networks (GANs) and Variational Autoencoders (VAEs), as emerging families for generative model learning, have largely been considered as two distinct paradigms and received extensive independent studies respectively. This paper aims to establish formal connections between GANs and VAEs through a new for
PixelGAN Autoencoders
In this paper, we describe the "PixelGAN autoencoder", a generative autoencoder in which the generative path is a convolutional autoregressive neural network on pixels (PixelCNN) that is conditioned on a latent code, and the recognition path uses a generative adversarial network (GAN) to impose a prior distribution on the latent code. We show that different priors result in different decomposition
Lua版 ゼロから作るDeep Learning その１[パーセプトロンの実装] - Qiita
---ANDゲート関数. -- 入力１、２の両方が入力されたときに１を返す -- @param x1 入力1 -- @param x2 入力2 -- @return 1 or 0 function AND(x1, x2) local x = torch.Tensor({x1, x2}) local w = torch.Tensor({0.5,0.5}) --重み local b = -0.7 --バイアス local temp = w:dot(x)+b -- torch.sum(w:cmul(x))+b とも書ける if temp <= 0 then return 0 else return 1 end end ---NANDゲート関数. -- 入力１、２の両方が入力されたときに０を返す -- @param x1 入力1 -- @param x2 入力2 -- @return 1 or 0
![Lua版 ゼロから作るDeep Learning その１[パーセプトロンの実装] - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/759c338791accc7d890a6d2debb86f868dcd3976/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRmF2YXRhcnMuZ2l0aHVidXNlcmNvbnRlbnQuY29tJTJGdSUyRjEyNTE5MDU4JTNGdiUzRDM_aXhsaWI9cmItNC4wLjAmYXI9MSUzQTEmZml0PWNyb3AmbWFzaz1lbGxpcHNlJmZtPXBuZzMyJnM9ZjU1ODNjMWZlODg0NDFiNTRkODBjYjNjMjA0MTg0NWY%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D3471a908a3a09652ea5ff6186a961f89%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9THVhJUU3JTg5JTg4JTIwJUUzJTgyJUJDJUUzJTgzJUFEJUUzJTgxJThCJUUzJTgyJTg5JUU0JUJEJTlDJUUzJTgyJThCRGVlcCUyMExlYXJuaW5nJTIwJUUzJTgxJTlEJUUzJTgxJUFFJUVGJUJDJTkxJTVCJUUzJTgzJTkxJUUzJTgzJUJDJUUzJTgyJUJCJUUzJTgzJTk3JUUzJTgzJTg4JUUzJTgzJUFEJUUzJTgzJUIzJUUzJTgxJUFFJUU1JUFFJTlGJUU4JUEzJTg1JTVEJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LXBhZD0wJnM9NGIzMjM3MWY1MWM0YWQ0NmJlYzc2ZGRkOTk4NDliMjQ%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBLYXp1a2ktTmFrYW1hZSZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1wYWQ9MCZzPWZkMjY1N2UxOTg1OTExYTliOGZlYjQxNDVhODhhNmIw%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D51ad0c60c5dc6e5985546b6c4ab2dc9d)
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Python vs Ruby 『ゼロから作るDeep Learning』 1章 sin関数とcos関数のグラフ - Qiita
GitHub - saikatbsk/Vincent-AI-Artist: Style transfer using deep convolutional neural nets
https://jp.techcrunch.com/2017/06/07/20170606deep-databricks/
Everything that Works Works Because it's Bayesian: Why Deep Nets Generalize?
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
GPU Deep Learning Community #5
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