第14回全脳アーキテクチャ勉強会 「深層学習を越える新皮質計算モデル」報告レポート
本記事は、2016年5月18日(水) にパナソニック株式会社パナソニックセンター東京１階ホール(株式会社パナソニック様のご厚意による会場ご提供)にて開催されました、第14回全脳アーキテクチャ勉強会「深層学習を越える新皮質計算モデル」の報告書です。開催概要については下記のリンクをご覧下さい。 第14回全脳アーキテクチャ勉強会開催概要 本報告書の概要 全脳アーキテクチャ・アプローチでは、脳における多様な学習能力に対する理解にもとづいた汎用人工知能の構築を目指している。 このアプローチが可能になった背景には、脳の大脳新皮質に対応づけうる深層学習が5年ほど前から急速に発展を遂げたことがある。一方で近年は神経科学の発展も著しく、これらの知見を活かすことで現状の深層学習を超えた情報処理が行える可能性も有りうる。そこで今回は「(仮)深層学習を越える新皮質計算モデル」をテーマとして勉強会を企画した。 物理
（ 調査 ）Deep Learning 計算を、FPGA 専用アクセレレータ 上で 高速 に 行う試み ～ Deep Learning 計算基盤 を、GPU から 自社製FPGA に 切り替える動き が 加速中。今後はさらに、Neuromorphic chip がやってくる？ - Qiita
（ 調査 ）Deep Learning 計算を、FPGA 専用アクセレレータ 上で 高速 に 行う試み ～ Deep Learning 計算基盤 を、GPU から 自社製FPGA に 切り替える動き が 加速中。今後はさらに、Neuromorphic chip がやってくる？FPGADeepLearningneuromorphic-computingneuromorphic-tipCognitive-computing 1. 個人プログラマの手で、機械学習 / Deep learning 専用 FPGAアクセレレータを論理合成した先行事例 が Webに公開されている Google検索でしらべたところ、以下 の 高前田 伸也 氏 のSlide Shareが、公開されている先行事例として先駆的です。 （ 以下、下記 の SlideShare から 該当ページを抜粋して転載 ） (Slide S
Chainer で Deep Learning: Bokeh で Live Monitoring したい - StatsFragments
概要 Deep Learning の学習には時間がかかるため、進捗が都度 確認できるとうれしい。その際、テキストのログ出力では味気ないので、リアルタイムでプロットを眺めたい。 いくつかの Deep Learning パッケージではそういった機能 (Live Monitoring) が提供されている。 Undefined Intelligence: Monitoring Experiments in Pylearn2 Live plotting — Blocks 0.0.1 documentation fchollet/hualos · GitHub 同じことを Chainer でやりたい。自分は EC2 を使うことが多いので、リモート環境でも利用できるものがいい。そのため、ここでは Bokeh を使うことにした。 Bokeh とは Bokeh とは、D3.js を利用したブラウザベースのイ
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
Deep Learning リンク集 - 人工知能に関する断創録
乗るしかないこのビッグウェーブに Deep Learning（深層学習）に関連するまとめページとして使用する予定です。Deep Learningに関する記事・スライド・論文・動画・書籍へのリンクをまとめています。最新の研究動向は全然把握できていないので今後研究を進めるなかで記録していきたいと思います。読んだ論文の概要も簡単にまとめていく予定です。本ブログでは、当面の間、Theanoを使って各種Deep Learningアルゴリズムを実装していきたいと思います。 関連ニュースなどはTwitterでも流しているので興味があったらフォローしてください。 すべてに目が通せず更新が追いついていません。私のはてなブックマークで[Deep Learning]というタグを付けて登録しています。まったく整理できていませんがご参考まで。 Theano編 TheanoをWindowsにインストール（2015/1
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