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PyTorch vs. TensorFlow、ディープラーニングフレームワークはどっちを使うべきか問題【2022年】
TensorFlow： 2015年11月登場、Google製。特に産業界で人気 Keras： 2015年3月登場、作者がGoogle社員。使いやすくて簡単。TensorFlow 2に同梱され標準API化 PyTorch： 2016年8月登場、Facebook（改めMeta）製。特に研究分野で人気 Apache MXNet： 2015年6月登場、2017年7月からApache Software Foundation製。AWSがコントリビュートし、Azureもサポート JAX： 2018年11月登場、Google製。NumPy互換＋自動微分＋GPU／TPUサポート。研究分野で注目度上昇中 などがある（※機械学習の分野にまで広げるとscikit-learnなどもあるが、今回は深層学習に絞る）。いずれもオープンソースである。 2022年1月現在も、主にTensorFlow／KerasとPyTorc
6x6リバーシの神 - まめめも
絶対に勝てない6x6リバーシを作りました。あなたは黒番、AIが白番です。 絶対に勝てない6x6リバーシを作りました！ ぜひ挑戦してみてくださいhttps://t.co/Ul5n3q9jMp— Yusuke Endoh (@mametter) December 30, 2021 これは何？ 6x6の盤面のリバーシは後手必勝 *1 であることが知られています。 このAIは白番（後手）で完璧にプレイします。つまり黒番のあなたは絶対に勝てません。無力感を楽しんでください。 技術的な話 このAIはWebAssemblyになっているので、全部あなたのブラウザの上で動いてます。真のサーバーレスです。 AIのソースコードはRustで書きました。わりと堅実なゲーム木探索になってます。UIは普通にTypeScriptとthree.jsで実装しました。 github.com 作った順に説明します。 盤面の表現
Lensだけで作るニューラルネットワーク
これは、FOLIO Advent calendar 2021 の15日目の記事です。 圏論を機械学習に応用する話題の一つとしてLensで微分可能プログラミングを実装する話を紹介したいと思います。とはいえ圏論など気にせずLensを使ったニューラルネットワークを実装していきます。学習モデル、誤差関数、学習係数などの基本的な構成要素が全てLens(ParaLens)として実装できる様子を楽しんでいただければと思っています。 Lensって何？ Lensはいわゆる getter と setter を組み合わせたデータ構造です。すなわち型sのデータ型から型aの値を取り出すgetter s -> a と、型sのデータ型を型aの値で更新して新しい型sのデータ型を作成するsetter (s, a) -> s から成っています。
Pyroで実践するベイズ機械学習
本書について #Pyroで実践するベイズ機械学習は、Uber AI Labsが中心となって開発を進めている確率的プログラミング言語Pyroを用いてベイズ機械学習を行う方法を解説した入門書です。ベイズ機械学習の基礎からPyroでそれをどのように実装するのかまでを解説していきます。 本ドキュメントは2021/08/08 現在、制作中です。 本ドキュメントはオープンなプロジェクトであり、そのため協力者を広く求めています。本書のソースコードは GitHub上で公開されています。 本書への追記や修正などありましたら、上記GitHubにてIssueの発行、またはPull requestをお願いいたします。 本ドキュメントは Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License のもとで公開されています。
後編 プログラミングを学ぼうと思い立つ 行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、..
後編 プログラミングを学ぼうと思い立つ行列はVBAなんかじゃ無理っぽいし、なんかプログラミング言語を覚えようと決める。 なんでも、統計やるならRという言語がいいらしい。 最近じゃPythonというのも人気らしい。 とりあえず両方試そうということで、RのためにRとRstudioをインストール。 Pythonはanaconda プログラミングはなんかを製作する目標がないと挫折すると聞いていたので。 深層学習というものが流行ってると聞いて、ちょっと触りを勉強したくなる。 「Excelでわかるディープラーニング超入門」 https://www.amazon.co.jp/Excel%E3%81%A7%E3%82%8F%E3%81%8B%E3%82%8B%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3
Rustによる機械学習概覧を技術書典11に寄稿するまでの軌跡 - Stimulator
- はじめに - 今回、技術書典11に「Rustによる機械学習概覧」というタイトルで、所属企業であるエムスリー株式会社の執筆チームより出る「エムスリーテックブック3」に文章を寄稿した。 執筆チームからの熱いコメントは以下。 販売ページは以下。 techbookfest.org 本ブログは、エムスリーテックブック3を企画して立ち上げてから、自分で同人誌を書くまでのお気持ちを綴った、所謂ポエムである。 - はじめに - - Rustによる機械学習への想い - - エムスリーテックブック3の立ち上げ - - おわりに - - Rustによる機械学習への想い - ポエムといえば自分語り、自分語りといえばポエム。まず思い出に浸ろう。 私が機械学習を初めて実装したのは高専の頃。あの時はC/C++とJava、C#なんかを使って、何とかアルゴリズムを理解して実験していた。VisualStudioの起動に悠
宗教的プログラムの構造と解釈 - 佐武原 | 少年ジャンプ＋
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matsueushi | GaussianProcess
GaussianProcess Juliaのガウス過程ライブラリGaussianProcesses.jlを使う(ハイパーパラメーター推定) GaussianProcess / Julia 2019-8-4 11:04 Juliaのガウス過程ライブラリGaussianProcesses.jlを使う(基本編) GaussianProcess / Julia 2019-7-17 21:22 ガウス過程の補助変数法をJuliaで実装、回帰結果を比較 GaussianProcess / InducingVariableMethod / SparseApproximation / SoD / SoR / DTC / FITC 2019-7-4 10:10 ガウス過程の補助変数法 (Inducing variable method) を理解する GaussianProcess / InducingVar
機械と学習する
【概要】 「深層学習による自然言語処理」の輪読会をしています 輪読会第4回目は5章が範囲でした 【目次】 はじめに 輪読会記録 資料リンク 第5章の概要 5章全体を通した感想 その他：キャッチアップについて その他：実務での利用について おわりに 参考文献 はじめに 講談社MLPシリーズの「深層学習による自然言語処理」の輪読会をしています。 輪読会の範囲で気になったことや資料のリンクなどをまとめていきます。 輪読会のリンクはこちらです。 learn-stats-ml.connpass.com 「深層学習による自然言語処理」のほか、輪読会を定期開催しているので、気になった方はグループメンバーになってもらえるとうれしいです。 また、Slackのwork groupを用意しているので、参加したい方は何らかの方法で私に連絡ください（輪読会参加してなくてもwelcome）。 【トップに戻る】 輪読会
解説・講義資料 - Toshihiro Kamishima
機械学習・データマイニング全般 変わりゆく機械学習と変わらない機械学習 [物理学会誌 2019]：機械学習・データマイニングについての専門家以外に向けた解説記事 機械学習・データマイニング分野の概要：分野全体の概要と国際会議動向まとめ資料 ML, DM, and AI Conference Map：人工知能，機械学習，およびデータマイニング関係の国際会議関連マップ データマイニング：4種類の主要分析タスクとデータマイニングによる知識発見プロセスについての学部前半レベルの説明資料 社会における機械学習 機械学習・データマイニングにおける公平性 [人工知能学会誌 2019]：アルゴリズム決定の公平性に関する議論 Fairness-Aware Machine Learning and Data Mining: Tutorial on data analysis considering pot
NumPyroの基本を変化点検知で見る - HELLO CYBERNETICS
はじめに NumPyro基本 ライブラリの準備 確率分布 transoforms モジュール （tfp.bijector相当） 変化点検知 データ モデル 事前分布からのサンプリングでモデルの動作確認 MCMC推論 結果確認 はじめに TFUGベイズ分科会にてPPLについて話しました。改めてPPLを複数比較してみたことで、一層NumPyrpの書きやすさにほれぼれとしました。 www.hellocybernetics.tech 現状、PPLをまとめると 通常利用：Stan より低レベルを触れる研究用途：TensorFlow Probability 深層生成モデル及びベイズニューラルネットの変分推論 : Pyro 上記及び高速なMCMC : NumPyro という具合です。実際、速度やインターフェースの書きやすさを見るとNumPyroが個人的には抜けているのですが、一方でバックエンドがJaxで
TensorFlow User Group Meetup - ベイズ分科会 - 資料一覧 - connpass
「TensorFlow User Group Meetup - ベイズ分科会」の資料一覧です。
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須山敦志 Suyama Atsushi on Twitter: "目次はこちらです。 https://t.co/4seRfgPohS https://t.co/uLb1DLw9QZ"
坪倉輝明@メディアアーティスト on Twitter: "プログラミングがしたくてプログラマーをやってる人なんて居ないよね。 プログラミングは手段で、実現したい機能があるからプログラミングをする訳で、プログラミングがしたいから作る物を探してる訳じゃない。 AIで代替してプログラミングしなくて済むならしないに越したことはない。"
一般的な言葉を書くだけで、AIがコードを自動生成：マイクロソフトとOpenAIが示したプログラミングの新たな次元
「遺伝的アルゴリズムで最高にエッチな画像を作ろう！」がまるで意思があるかのように1日で大きな変貌を遂げてしまう→その原因も判明する
HELLO CYBERNETICS on Twitter: "なんだかんだ言ってPythonが一番慣れているし、パフォーマンス上必要とあらばC++を使うというのが現状、自分の中では最適になってる。 これがいずれJuliaとRustのコンビになるだろうと勝手に踏んでるけど、すぐ来る感じでは無いなぁ。"
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