Optimization for Deep Learning Highlights in 2017
Optimization for Deep Learning Highlights in 2017 Different gradient descent optimization algorithms have been proposed in recent years but Adam is still most commonly used. This post discusses the most exciting highlights and most promising recent approaches that may shape the way we will optimize our models in the future. This post discusses the most exciting highlights and most promising direct
Hyperparameter optimization for Neural Networks — NeuPy
Hyperparameter optimization for Neural Networks Contents Hyperparameter optimization for Neural Networks Introduction Hyperparameter optimization Grid Search Random Search Hand-tuning Bayesian Optimization Gaussian Process Acquisition Function Find number of hidden units Disadvantages of GP with EI Tree-structured Parzen Estimators (TPE) Overview Hyperparameter optimization for MNIST dataset Disad
全探索によるニューラルネットワーク最適化の実験 - kivantium活動日記
先月に[1602.02830] Binarized Neural Networks: Training Deep Neural Networks with Weights and Activations Constrained to +1 or -1というニューラルネットワークを二値化して計算する論文が発表されました。（訂正：2つの論文があるように記述していましたが、両者は同じチームによる単なるバージョン違いだったようです） 2値化して十分な精度が出るのであれば専用ハードウェアを構成することでニューラルネットワークの計算を大幅に高速化できる可能性があります。また、演算器を100個並べられるなら、どんなソートアルゴリズムを使う？：Fluentd、Memcached、IoT、ドローン、機械学習、映像解析――ソフトとハードを隔てる壁が壊れつつある今、ITエンジニアは現実的に何ができるようになるの
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