Dive into Deep Learning — Dive into Deep Learning 1.0.3 documentation
Abasyn University, Islamabad Campus Alexandria University Amirkabir University of Technology Amity University Amrita Vishwa Vidyapeetham University Anna University Anna University Regional Campus Madurai Ateneo de Naga University Australian National University Bar-Ilan University Barnard College Beijing Foresty University Birla Institute of Technology and Science, Hyderabad Birla Institute of Tech
TensorFlowチュートリアル - ML初心者のためのMNIST（翻訳） - Qiita
TensorFlowのチュートリアル（MNIST For ML Beginners） https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/beginners 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。 このチュートリアルは、機械学習と TensorFlow に不慣れな読者を対象とします。MNIST が何であるか、ソフトマックス（多項ロジスティック）回帰が何であるかを知っている場合は、よりテンポの速いチュートリアルを好むかもしれません。チュートリアルを開始する前にTensorFlow をインストールしてください。 プログラミングを学ぶとき、最初に「Hello World.」をプリントするという伝統があります。 プログラミングには Hello World があるように、機械学習には MNIST があります。 M
TensorFlowチュートリアル - 熟練者のためのディープMNIST（翻訳） - Qiita
TensorFlowのチュートリアル（Deep MNIST for Experts） http://www.tensorflow.org/tutorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts 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。 TensorFlowは大規模な数値計算を行うための強力なライブラリです。TensorFlowが優れているタスクの１つは、ディープ・ニューラルネットワークを実装し、訓練することです。このチュートリアルでは、深い畳み込みMNIST分類器を構築しながら、TensorFlowモデルの基本的なビルディング・ブロックを学びます。 このチュートリアルは、ニューラルネットワークとMNISTデータセットに精通していることを前提とします。それらのバックグラウンドを持っていない場合は、初心者のためのチュート
Distributed TensorFlowの話 - Qiita
Hadoop Conference Japan 2016 もともとは2月8日に開催されるHadoop Conference Japan 2016のセッションとしてこの話を応募したのですが、あえなく落選しました……（;_;) しかし、ありがたいことに復活戦のLightning Talkの投票では5位に選んでいただき、ランチタイムA会場でお話することになりました。ありがとうございます！ 今回のスライドはここで公開しています。 とはいえ、5分のLTではこの内容をしっかりと伝えられる自信がないので、以下でスライド内容の詳しい解説をしたいと思います。また、2/13にGoogle東京オフィスで開かれるRejected HCJ 2016では、以下の内容をゆっくり普通のセッションとして発表する予定ですので、ご興味ある方はぜひどうぞ。 引用元 今回の元ネタはこちら。より詳しく知りたい方はこちらをごらんくださ
Sparkで利用できるDeep Learningフレームワークまとめ - Gunosyデータ分析ブログ
こんにちは、Gunosyデータ分析部に所属している森本です。 主な担当業務は記事配信アルゴリズムの改善、ログ基盤運用です。 最近良く聞く音楽はOne Direction - Live While We're Youngです。 本記事では、Sparkで利用できるDeep Learningフレームワークをまとめました。 GunosyではChainerで畳み込みニューラルネットワークを応用し、ユーザーのデモグラフィック推定を行っています。 WebDB Forum 2016 gunosy from Hiroaki Kudo Chainer以外にも多数のDeep LearningフレームワークがPythonを中心に数多く存在します。 TensorFlow, Keras, Caffe, Theanoなどなど。どのフレームワークが優れているかという回答は状況に応じて変わりますが、Pythonを使用する大
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