AWSとGCPでマルチクラウドインフラを構築した話とそのポイント | PLAID engineer blogAWSとGCPでマルチクラウドインフラを始めた話。複数回連載予定の第一回です！
Google Cloud、マイクロインスタンスを無料に。App Engineは1日28時間、Cloud Storageは月5GB、Cloud Functionsは月200万回など、無料枠を拡大
Google Cloud、マイクロインスタンスを無料に。App Engineは1日28時間、Cloud Storageは月5GB、Cloud Functionsは月200万回など、無料枠を拡大 Googleは同社のGoogle Cloud Platformの無料枠を大幅に拡大しました。 例えば、Google Compute Engineのf1-microインスタンスはずっと無料で利用でき、NoSQLデータベースのGoogle Cloud Databaseは1GBまで無料、オブジェクトストレージのGoogle Cloud Storageは1カ月あたり5GBまで無料。 さらにGoogle App Engineは1日あたり28時間インスタンス時間まで無料、Google Cloud Functionsは1カ月あたり200万回呼び出しまで無料など、全部で15のクラウドサービスについて、性能や容量など
LSTMによる正弦波の予測 〜 Chainerによる実装 〜
はじめに 「RNNにsin波を学習させて予測してみた」ではTensorflowを使って、「深層学習ライブラリKerasでRNNを使ってsin波予測」ではKerasを使って、RNNによる正弦波の学習・予測が行われている。ここでは同じことをChainerを使って実装する。 ネットワークの構造 実装は以下の通りである。 -- lstm.py -- コンストラクタの引数の意味は以下の通り。 引数名 意味 デフォルト値 in_units 入力層のユニット数 1 hidden_units 隠れ層のユニット数 2 out_units 出力層のユニット数 1 隠れ層の各ユニットはLSTM（Long Short Term Memory）、損失関数は2乗平均誤差である。in_unitsとout_unitsは1に固定し（実数値を1つ受け取り実数値を1つ返す）、hidden_unitsの値を変えた時の精度の変化を
LSTMネットワークの概要 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Christopher Olah氏のブログ記事 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ の翻訳です。 翻訳の誤りなどあればご指摘お待ちしております。 ##リカレントニューラルネットワーク 人間は毎秒ゼロから思考を開始することはありません。このエッセイを読んでいる間、あなたは前の単語の理解に基づいて、各単語を理解します。すべてを捨てて、またゼロから思考を開始してはいません。あなたの思考は持続性を持っています。 従来のニューラルネットワークは、これを行うことができま
わかるLSTM ～ 最近の動向と共に - Qiita
Machine Learning Advent Calendar 2015 第14日です。去年のAdvent Calendarで味をしめたので今年も書きました。質問、指摘等歓迎です。 この記事の目的 ここ2～3年のDeep Learningブームに合わせて、リカレントニューラルネットワークの一種であるLong short-term memory(LSTM)の存在感が増してきています。LSTMは現在Google Voiceの基盤技術をはじめとした最先端の分野でも利用されていますが、その登場は1995年とそのイメージとは裏腹に歴史のあるモデルでもあります。ところがLSTMについて使ってみた記事はあれど、詳しく解説された日本語文献はあまり見当たらない。はて、どういうことでしょうか。 本記事ではLSTMの基礎をさらいつつ、一体全体LSTMとは何者なのか、LSTMはどこに向かうのか、その中身をまとめ
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GitHub - jayhack/LSTMVRAE: Variational Recurrent Auto-Encoder using LSTM encoder/decoder networks
