Kerasで学ぶ転移学習
前回記事では、KaggleのFacial Keypoints Detectionを題材にして、単純なニューラルネットワークから転移学習まで解説しました。 事前に学習した重みを読み込んだ後、全ての層で学習するのではなく、一部の層をフリーズさせることもできるという話を最後に少しだけしました。ちょうどその後、転移学習について詳細に解説しているKerasの公式ブログ記事が公開されましたこともあり、今回はこの記事を参考にしつつ、転移学習をメインに解説していきます。間違いがあれば指摘してください。今回もFacial Keypoints Detectionのデータを使って解説していくので、前回記事も是非合わせて読んでみてください。 また、Keras 1.0.4が公開されたのでまだの人はアップデートしておくと良いかと思います。 目次 転移学習 可視化 全結合層のみ学習（前回モデル） 全結合層+一部の畳み込
[レポート] Tensorflow勉強会（4） が開催されました! | DevelopersIO
はじめに 昨日 6/22 六本木ヒルズ Google Inc 東京オフィスで TensorFlow勉強会の四回目 が開催されました。本記事はそのレポートとなります。 Googleの機械学習プロダクトのアップデート Google Inc 佐藤一憲氏 スライド準備中 構文解析ツール SyntaxNet あまり既存の研究成果とくらべて差異はないらしい CloudTranslateAPI Tensor Processing Unit CPUでもGPUでもない、新しいプロセッサ 新しくチップをゼロから設計してもらった 8bitのCPUと誤解されてるが、それはMisLeading 中身の詳細はこれからPaparが出る 具体的にはビット量子化をハードウェアで直接サポート SharedMemoryが大きくなる 最大の売りは電力効率 下記サービスで用いられている RankBrain AlphaGo Goog
![[レポート] Tensorflow勉強会（4） が開催されました! | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/d31a36e185555d1c0dca2a8ca8dba86ad1243522/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2015%2F11%2Ftensor_flow-1.png)
ドワンゴのエンジニア新人研修2016：dwango エンジニア ブロマガ
ドワンゴでエンジニアの教育も担当している清水(@meso)です。 昨年に引き続き、今年もエンジニアの新人研修を担当いたしましたので、その内容をご紹介します。 昨年の内容は http://ch.nicovideo.jp/dwango-engineer/blomaga/ar831445 一昨年の内容は http://ch.nicovideo.jp/dwango-engineer/blomaga/ar567236 今年は、昨年とカリキュラム上は大きく変更した点はありません。しかし、実施の方法を大きく変えました。具体的には「アクティブ・ラーニング」的な考え方を取り入れましたので、その辺りを重点的にご紹介出来ればと思います。 合同プログラミング研修 ドワンゴのエンジニアだけではなく、デザイナや企画職の新入社員、また、KADOKAWAやカドカワなどのグループ会社に入社した新入社員の方も含めた合同のプロ
Qiitaを開発するIncrements株式会社、 全従業員を対象にリモートワークを導入 - Qiita株式会社
Qiitaを開発するIncrements株式会社、 全従業員を対象にリモートワークを導入Increments株式会社(本社:東京都港区、代表取締役:海野 弘成)は、リモートワーク制度を導入しましたので、お知らせします。 弊社は、「Qiita」「Qiita:Team」「Kobito」などプログラマ向けのWEBサービスを開発する会社であり「ソフトウェア開発をよくすることで、世界の進化を加速させる」をビジョンに掲げています。そして、良いソフトウェア開発のためには、従業員一人ひとりが最大限のパフォーマンスを発揮できる環境が重要と考え、リモートワークを導入しました。 今後も従業員の働きやすい環境づくりのため、会社として様々なサポートをして参ります。また、リモートワークで得られた知見を多くの方に共有するため、勉強会や講演を行う予定です。 Incrementsのリモートワークの特徴 オフィス、自宅、コワ
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TensorFlowで逆強化学習
