bnlearn - an R package for Bayesian network learning and inference
bnlearn - man/index.html
bnlearn - an R package for Bayesian network learning and inference
re:Invent 2016 私的HPCまとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AWS re:Invent 2016に参加してきました。他の誰もやらないであろうHPC的なまとめを私なりにしてみます。 AWS re:Inventについて 私が説明するよりもはるかに素晴らしい紹介コンテンツが山ほどあるので、そちらを参照ください。 毎年参照するのがクラスメソッド様の全セッションまとめです。毎年お世話になります。多謝。 http://dev.classmethod.jp/cloud/aws/reinvent-2016-matome/ KeyNote New Instance Type 新しいインスタンスタイプのリリース、s
Reflecting on Haskell in 2016
Reflecting on Haskell in 2016 Well, 2016 … that just happened. About the only thing I can put in perspective at closing of this year is progress and innovation in Haskell ecosystem. There was a lot inspiring work and progress that pushed the state of the art forward. This was a monumental year of Haskell in production. There were dozens of talks given about success stories with an unprecedented am
Deep learning × Python - Qiita
今更ではありますが、今年のPythonキーワードの中で外すことはできないのではないでしょうか？ というわけで今年を振り返ってお世話になったDeepLearning系Pythonライブラリを紹介したいと思います。 Keras chainer, tensorflow, mxnetなどいろいろなフレームワークが出てますが、単純にGithubのスター数でみると次の順で人気なようです。(12月25日現在) tensorflow(40959) keras(10509) mxnet(7288) chainer(1910) tensorflow大人気なのが分かりますね。kerasはコード行数が少なくて済むので好きなのですが、tensorflow-slimなども出てきて、今後もtensorflowベースでより簡単に書けるライブラリが出てきそうです。 keras-rl kerasを使ったDeep Reinfo
ちょっと変わったニューラルネットワーク Reservoir Computing - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? あまり有名ではありませんが変わった性質のニューラルネットワークとして Reservoir Computing があります。 Recurrent Neural Network のひとつですが、中間層の重みを固定してしまって、出力層の部分だけ学習するというアルゴリズムです。 Recurrent Neural Network とは まずは Recurrent Neural Network (RNN) について簡単に触れておきましょう。 時系列学習 時系列データを扱う方法は多種多様ですが、ニューラルネットワークにおいてはRNNを使います。 時系
モバイル上でのDeepLearningによる画像認識 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに これは，DeepLearning Advent Calendar 2016 8日目の記事です．関連記事は目次にまとめられています． さて，本記事は以下の3つについて書かれています． 私がリリースしたアプリDeepLearningを使った画像認識iOSアプリで使われているDeepLearning周りの紹介 2. DeepLearningを学習する上で参考になるサイト 3. DeepLearningを学習する上で参考になる書籍 1.については自分の研究についてなるべくわかりやすく書き直したものです． 2.3.については，自分にとっ
GitHub - dgschwend/zynqnet: Master Thesis "ZynqNet: An FPGA-Accelerated Embedded Convolutional Neural Network"
Image Understanding is becoming a vital feature in ever more applications ranging from medical diagnostics to autonomous vehicles. Many applications demand for embedded solutions that integrate into existing systems with tight real-time and power constraints. Convolutional Neural Networks (CNNs) presently achieve record-breaking accuracies in all image understanding benchmarks, but have a very hig
DeepLearningを使って人を笑顔にする - Qiita
Deep Feature Interpolation for Image Content Changes Deep Feature Interpolation(DFI)は、画像に特定の属性(例えば「笑顔」「年配」「あごひげが生えている」)を持たせるための手法です。 特定の属性をもたせる手法としては、"Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric"のようなGenerative Adversarial Network(GAN)を使った手法が知られていますが、DFIはGANとは異なるアプローチをとっています。 論文は https://arxiv.org//abs/1611.05507 にあります。 概要 "A Neural Algorithm of Artistic Style"などで知られているように、画像をCNNに入
Deep Learning Race: A Survey of Industry Players’ Strategies
Credit: https://unsplash.com/search/race?photo=EYX2WaQ4OjII’ve been working for quite a while now in trying to make sense of the research developments in Deep Learning. The methodology I’ve employed is through the cataloging of Design Patterns. It’s been quite effective in disentangling this ever growing complex field. In fact, as new surprising research is published by the giants in this field, m
How developer maturity affects building teams.
A conversation with SVP, Senior Consultant Marty Bradley about how developer maturity plays a role in forming software development teams. Hey Marty, so what’s the difference between a programmer, developer, engineer or consultant? To me the biggest distinction is that developers don’t do things more than once. For example, one of the first things we try to get a team to do is move towards at least
2016年の深層学習を用いた画像認識モデル - Qiita
実装 検証が終わっていないモデルの使用は気をつけてください cifar10の数値感覚 現時点で97%以上ではSoTAになると思います。僕が知っている限り、最高精度は96.69%です。そろそろcifar100か別のデータセットを評価の軸にするべきかもしれません。 最近の傾向 今年はResnetファミリーの年だったと思います。特徴的な点として、深さ=精度が終わった点です。googlenetなどは昔から主張していましたが、ある程度深いと、深さよりも幅を広くしたほうが精度が上がるということが、様々な論文の結果で今年は示されました。3月くらいから、Resnetの幅を広くしたほうが良いという結果は副次的にぞろぞろ出ていて、5月23日に出たWide Residual Netowrksで決定的になったような形だと思います。幅が大事といったことが、今年はっきりした点であるように思います。 論文を俯瞰してみる
【ディープラーニング】Googleに僕がロボットじゃないと証明したい - にちプチ 【Nichi-Petit】
「私はロボットではありません」 Googleに関連するサービスを使っていると、どこかしらでこんな言葉を目にしたことがあると思います。 特にブロガーはGoogleのsearch consoleでクローラーに「うちのブログ記事クロールしてくれや」ってお願いするときによく見るはず。 んで、何記事もクロール指示を出して、繰り返し同じような処理が続くようだとGoogle先生も「こいつ同じ処理何度もやりよるな……スパムウェアちゃうんか？ せや！ ほんとにロボットじゃないかテストしたろ！」となるわけです。 そこで僕が実際に出会ったロボット除外用の質問（ごく一部）は以下 家の画像をすべて選択してください。 お店の外観の画像をすべて選択してください。 木の画像をすべて選択します。 食べ物の画像をすべて選択してください。 街区表示板のタイルをすべて選択してください。 んで、そんな画像が羅列されるわけだけれど、
Convolutional Neural Network Language Models
Proceedings of the 2016 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 1153–1162, Austin, Texas, November 1-5, 2016. c 2016 Association for Computational Linguistics Convolutional Neural Network Language Models Ngoc-Quan Pham and German Kruszewski and Gemma Boleda Center for Mind/Brain Sciences University of Trento {firstname.lastname}@unitn.it Abstract Convolutional Neural
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
Deep Pyramidal Residual Networks with Separated Stochastic Depth
On general object recognition, Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) achieve high accuracy. In particular, ResNet and its improvements have broken the lowest error rate records. In this paper, we propose a method to successfully combine two ResNet improvements, ResDrop and PyramidNet. We confirmed that the proposed network outperformed the conventional methods; on CIFAR-100, the proposed netw
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
foobarNet: ディープラーニング関連の○○Netまとめ - Qiita
はじめに もう既に日本の機械学習界隈からも同様の会話は聞こえてくるんだけど、今現在のDeep Learningの研究開発は「こんな凄いネットワーク思い付きました選手権」と「考案したネットワークを巨大なデータセットとGPUン千枚並べて実装と実証してみました選手権」状態になりつつある気がする — TJO (@TJO_datasci) 2016年12月17日 この記事では、そんな「こんな凄いネットワーク思い付きました選手権」の代表選手として、 ○○Netと名の付くネットワーク（＋α）をまとめてみました。 本当にそれだけの内容なのでまともなまとめは以下をご覧下さい。 DeepLearning研究 2016年のまとめ 2016年のディープラーニング論文100選 The major advancements in Deep Learning in 2016 Network (1 character)
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
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