2015年9月18日 (GTC Japan 2015) 深層学習フレームワークChainerの導入と化合物活性予測への応用
![Deep Learning を実装する](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/371a3fedba4cea518ca8c42ba393c4fd5e9b6123/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F121227deeplearningiitsuka-121228132014-phpapp01-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
2015年9月18日 (GTC Japan 2015) 深層学習フレームワークChainerの導入と化合物活性予測への応用
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 以下のサイトに、「Image Classifier Demo 」と銘打った、Deep Learning ベースの画像認識器のデモアプリが公開されているので紹介します。 Image Classifier Demo このサイトはNYUのMattherw Zeiler氏により製作されたデモサイトです(※ NYUでDeep Learningと言うとYann Lecun先生を思い出すかもしれませんが、彼はRob Fergus研の方です)。彼はこのICCV2011の論文あたりで著名と言えます。 サイト中のAboutに
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