見るたびにストレスを感じていた配線の整理に着手しました。 パソコン机の下と上とで分けて、 それぞれをワイヤーネットに結束バンドでまとめました。 結束バンドは一度しめたら終わりの使い切りタイプや 何度でも使える再結束可能タイプがあり 何かと便利でした。 モニター裏でフックに吊るすやり方は、 テレビ裏にも使えると思います。 コードをまとめていく作業はなかなか根気がいりましたが 机の下は何もない状態になり、気持ちがいいです。 「パソコンデスク棚」整理収納はこちら↓ https://youtu.be/R1cmJ7jLSVI SNSもよかったらフォローお願いします。 instagram https://www.instagram.com/mori_ie/ RoomClip https://roomclip.jp/myroom/1036804 音楽提供 https://dova
ソニーは11月13日、ディープラーニングの学習速度で世界最高速(同社調べ)を達成したと発表した。ディープラーニングの認識精度向上のため、学習データのサイズやモデルのパラメータ数が増え、一度の学習に数週間~数カ月かかるケースも出ている中で、学習時間を短縮できる可能性を示したとしている。 AI(人工知能)開発では、さまざまな試行錯誤をする必要があり、学習時間を短縮させることが重要になる。その手段として、複数のGPUを活用した分散学習が注目を集めていたが、GPU数が増えると「一度のデータ処理個数(バッチサイズ)が増えて学習が進まない」「GPU間のデータ送受信の処理遅延により学習速度が低下する」という課題があった。 今回ソニーは、ディープラーニングのプログラムを生成する際のフレームワーク「コアライブラリ:Neural Network Libraries」と、産業技術総合研究所が構築・運用しているク
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