連休中に「ディープラーニングの数学」と「身近な数学」と「Google Colaboratory（Python）」でじっくり数学を復習しました - karaage. [からあげ]
「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」「身近な数学」を読む GW（ゴールデンウィーク）中は日経BPさんから献本いただいた「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」（以降ディープラーニングの数学）と、ほけきよ（id:imslotter）さんから献本いただいた「身近な数学」と数学と名のつく本2冊をじっくり読みました。 全然違う繋がりで献本いただいた両本ですが、奇しくも同じ「数学」というキーワードがタイトルにあるということで、大胆にもまとめて書評を書いてみたいと思います（笑） また、両者とも付録として、内容の理解を深めるためのPythonコードがGitHubで公開されているのですが「Google Colaboratory」（以降Google Colab）を使うことで、Python環境を構築することなく、手軽にコードを実行できることが分かったので、その活用方法も合わせて紹介しようと
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DeepLearning研究 2016年のまとめ - Qiita
DeepLearning Advent Calendar 2016の17日目の記事です。 はじめに はじめまして。 Liaroという会社でエンジニアをしている@eve_ykと申します。 今年もあと僅かとなりました。 ここらで、今年のDeepLearningの主要な成果を振り返ってみましょう。 この記事は、2016年に発表されたDeepLearning関係の研究を広く浅くまとめたものです。今年のDeepLearningの研究の進歩を俯瞰するのに役立てば幸いです。 それぞれの内容について、その要点や感想なんかを簡単にまとめられたらと思います。 特に重要だと思った研究には★マークをつけておきます。 非常に長くなってしまったため、興味のある分野だけ読んでいただければと思います。 言い訳とお願い 見つけたものはコードへのリンクも示すので、プログラミングに関係ある記事ということで… 分野的にかなり偏っ
国の人工知能の権利や活用の方針を決める委員会を傍聴してきた - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 先日は、新たな情報財検討委員会という、国のAIに対する方針を話し合う委員会の傍聴の募集があったので、応募してみたら当たったので、 霞ヶ関まで行ってきました。 新たな情報財検討委員会の開催について ゴジラの対策会議が開かれてそうな会議室でした。 検討委員会の概要 この会議は人工知能の中でも特に、ディープラーニングを背景とした機械学習を用いた、産業界での利用が大きく期待出来る「弱いAI」について、国としてどういった方針をとるのかを取りまとめる委員会です。僕が参加したのは、第２回目でした。第１回の内容についてはこちらに資料がまとまっています。 第二回で話し合われた論点のうち、気になったものをまとめました。 人工知能は人間と同じ法律で判断してもいいのか？ まず、意見が割れていたのは、進歩が早すぎる人工知能に対して、どう国として対応すべきなのか、ということです。 既存の著
GPUサーバーのバスとインフラにまつわる「奇妙な話」
（前回記事はこちら） GPUインフラの特性や使いこなしのノウハウを明らかにする特集。今回は、GPUインフラにおけるバスやネットワークの構成について、PFN チーフアーキテクトの奥田遼介氏と、さくらインターネット代表取締役社長の田中邦裕氏、同社で高火力コンピューティングを担当する須藤武文氏に聞いた。 さくらインターネットがPFN向けに提供しているGPUインフラのネットワークには、一般的なEthernet（イーサネット）でなく、より高速なInfiniband（インフィニバンド）を採用していると聞きました。ディープラーニングにおいて、Infinibandのようなサーバー間接続のネットワークの性能はどれくらい重要なんですか。 PFNの奥田氏 実は、本当にInfinibandを採用するかは、最後まで悩んだところなんですけどね。 Infinibandがいい面は2つあります。1つは帯域、つまり通信速度の
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