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chainerでニューラルネットを学んでみるよ(chainerでニューラルネット2) - 人工言語処理入門
前回の記事ではchainerのインストールからサンプルコードを使って画像識別問題を解くところまでやりました。 hi-king.hatenablog.com 今回の記事では回帰・分類問題用のシンプルなニューラルネットの作り方をやろうと思います。andとxorの論理式を学習させます。chainerでの実装の学習と、あとニューラルネットの教育目的に使いやすいなーと思ったので。2層のニューラルネットまで段階をふんで解説してるんですが、プログラム読むほうが得意、って方は一番最後のコードを先に読んだほうがわかりやすいかもしれません。 追記(7/13)型チェック chainer1.1.0から型チェックが入ったので(https://github.com/pfnet/chainer/pull/95)、識別にはfloat32を入力してint32を出力、回帰にはfloat32を入力してfloat32を出力、とい
Nervanaが、Facebookのツールを超えるディープラーニングソフトウェアをオープンソース化 - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報
Image Credit: Chris/Flickr ディープラーニングという人工知能の一種に特化した数あるスタートアップの1つであるNervana Systemsは本日、NeonディープラーニングソフトウェアをApacheオープンソースライセンスの元でリリースしたと発表した（編集部注：原文掲載5月6日）。誰でも無償で試用することができる。 Nervana SystemsはFacebookの研究員が最近実施した性能測定を挙げ、このソフトウェアがNvidiaのcuDNNとFacebookのTorch7ライブラリを含め公開されている他のディープラーニングツールをみな性能面で凌駕したとしている。 「私たちは本ツールをリリースし、人々が簡単にディープラーニングを自分の課題に適用できるようにしたかったのです」とNervanaのCEOであるNaveen Rao氏はVentureBeatとのインタビュー
Gradient Boosting Decision Treeでの特徴選択 in R | 分析のおはなし。
Gradient Boosting Decision Tree(GBDT)を勉強したので、その概要とRでのパッケージの簡単な使い方を乗っけておきます。 1. そもそもGBDTってなんだよっていう話。 単純に言えば、複数の決定木を作成して、集団で学習させる方法の事です。 １本決定木を作り、上手くモデルで説明が出来なかったobservationに対して重みを付け、重みのついた状態で次の木を作り、また重みを付けて・・・ というステップを指定した本数分だけ繰り返します。 誤差に対して学習しなおしてくれるので、決定木よりもっと良いモデルが出来上がります。 理論の詳細はこちらの本を参考にしていただければと。 英語版は著者サイトで無料公開されています。英語大丈夫な人はこちらを参照するとよいかと。 http://statweb.stanford.edu/~tibs/ElemStatLearn/ あとこのイ
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32GBのHBM2を搭載したディープラーニング専用ASIC「Lake Crest」は2017年末に登場 ～IntelがAI関連説明会を開催、ソフト最適化でCPUでも高速学習が可能
Deep Learningと音声認識 - Preferred Networks Research & Development
