はじめるDeep learning - Qiita
そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
Vert.xのモジュールの構造と仕組み
nettyとhazalcast Vert.xのベースとなるライブラリとして、nettyとhazelcastが使われています。 nettyについては日本でもよく利用されているライブラリなので説明を割愛しますが、Vert.xの非同期IOの処理において、密接に依存する関係で利用されています。 hazelcastの方はなかなか知られていないと思いますが、インメモリーデータグリッドと呼ばれるメモリー上で分散処理を行うための高性能なライブラリです。商用製品だとOracleのCoherenceがよく知られているかと思います。 Vert.xでは、hazelcastの一部の機能を利用してEventBusをクラスター化し、ネットワーク上での分散処理を可能にするために利用しています。Vert.x内部で隠蔽されているため、利用するユーザーはとくに意識する必要はありません。 モジュールの構成 モジュールに含まれる要
Pythonディープラーニングライブラリのツートップ「Pylearn2」「Caffe」とは～PyData Tokyo Meetup #1イベントレポート
PyData Tokyoは「Python＋Dataを通じて、世界のPyDataエクスパートと繋がれるコミュニティーを作る」ことを目的として設立されました。その達成に向けた活動の一つとして、月1回のペースで勉強会を開催しています。勉強会はゲスト講師による講演＋ディスカッションという構成です。2014年10月に開催された第1回勉強会「PyData Tokyo Meetup #1 - Deep Learning」では、非常に活発な議論が行われ、今後の発展が期待できる内容となりました。 本連載では、勉強会を含む活動を通じてPyData Tokyoが得た「Python＋Data」の可能性やナレッジを、読者の方にお届けしていきます。機械学習や大規模データ解析など、幅広いテーマを取り扱っていく予定です。 データ解析に関心を持つ人たちのコミュニティ 「PyData Tokyo」の設立 こんにちは。PyDa
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