【笠原一輝のユビキタス情報局】 深層学習でNVIDIAの脅威となるIntelの「Spring Crest」と「nGRAPH」
Neural networks and deep learning
Neural Networks and Deep Learning What this book is about On the exercises and problems Using neural nets to recognize handwritten digits How the backpropagation algorithm works Improving the way neural networks learn A visual proof that neural nets can compute any function Why are deep neural networks hard to train? Deep learning Appendix: Is there a simple algorithm for intelligence? Acknowledge
アドビがAIプラットフォーム「Adobe Sensei」を発表--由来はあの日本語
アドビシステムズ（Adobe）は11月2日（米国時間）、1年に一度催されるクリエイター向けのカンファレンス「Adobe MAX 2016」を開催した。ここでは、同社の各種製品に関する最新アップデートやクリエイターによるAdobe製品のワークフロー、Adobeが開発中の新技術に至るまで幅広くセッションが設けられている。 この記事では、イベントの基調講演で発表された「Adobe Sensei」について紹介したい。Adobe Senseiは、Adobeの各製品に搭載され、マシンラーニングやディープラーニングを活用したAIに加え、「Adobe Creative Cloud」「Adobe Document Cloud」「Adobe Marketing Cloud」のコアとなるインテリジェントサービス群を内包するAIプラットフォームだ。また、これまで「Adobe Magic」として紹介された数々の革新
TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 その後の実験など - すぎゃーんメモ
memo.sugyan.com の続編。 あれから色々な変更しつつ実験してみたりしたのでその記録。 結論を先に書くと、これくらい改善した。 DCGAN ざっくりおさらい Generator: 乱数の入力から画像を生成する Discriminator: 入力した画像がGeneratorが生成したものか学習データのものかを判別する という2種類のネットワークを用意し、お互いを騙す・見破るように学習を行うことで Generatorが学習データそっくりの画像を生成できるようになる、というもの 学習用画像の増加 前回の記事では90人の顔画像データから生成していたけど、あれから収集を続けて もう少し多く集まったので、今回は260人から集めた顔画像100点ずつ、計26,000件を学習に使用した。 Feature matching openai.com の記事で紹介されている "Improved Tech
Keras Documentation
Keras is now available for JAX, TensorFlow, and PyTorch! Read the Keras 3.0 release announcement "Keras is one of the key building blocks in YouTube Discovery's new modeling infrastructure. It brings a clear, consistent API and a common way of expressing modeling ideas to 8 teams across the major surfaces of YouTube recommendations." Maciej Kula Staff Software Engineer - Google "Keras has tremendo
「機械学習で次世代ドローン開発」――手のひらサイズの組み込み向けコンピュータ「NVIDIA Jetson TX1」が国内発売
「機械学習で次世代ドローン開発」――手のひらサイズの組み込み向けコンピュータ「NVIDIA Jetson TX1」が国内発売：TDP 10ワットの低消費電力 NVIDIAは3月1日、組み込み向けのコンピュータモジュール「Jetson TX1」の国内展開について発表した。「Jetson TX1開発キット」は2016年3月中旬、単体の「Jetson TX1モジュール」は2016年上半期に提供を開始する。正規代理店は菱洋エレクトロで、価格はオープン。米国での価格は開発キットが599ドル、モジュールは1000個発注で1つ当たり299ドルで、国内でも同程度の見込みだ。また、個人向けを取り扱う正規代理店のオリオスペックでは、Jetson TX1開発キットが4月上旬入荷予定で既に予約を開始している。価格は9万3798円（税込）。 Jetson TX1は、画像や映像からオブジェクトの認識や情報の解釈を学習
Deep Learningの気持ちになって考えてみる - kivantium活動日記
前回の記事で友利奈緒判定botを作ったのを紹介したところ、いろんな人から試してもらうことができました。集計したところ正解率としては90%程度を出していました。 この前集計した時の混同行列はこんな感じでした。最近投稿数が増えすぎて集計したくないです……。 しかし、第4世代のネットワークになっても「さすがにこれはないだろう」というような間違いを続けています。 .@dolicas_ 友利奈緒です(72%) pic.twitter.com/U9l93GVgIS— まほろ（稼働中） (@mitra_sun22) 2015, 9月 5 .@DEGwer3456 友利奈緒です(99%) pic.twitter.com/8Yum498g4E— まほろ（稼働中） (@mitra_sun22) September 6, 2015 Deep Learningは性能がいいということで最近もてはやされていますが、こ
MicrosoftがFPGAでDeepLearningしてた - SANMAN
Alteraのリリースノートで知ってはいたが、Microsoftリサーチのホワイトペーパーを発見した。2015年にUCLAがXilinxのFPGA使って同様のこと(CNNの実装)をしているが、それより3倍くらい性能良い模様。 http://research.microsoft.com/pubs/240715/CNN%20Whitepaper.pdf DeepLearningの一種Convolutional Neural NetworkをFPGAというか、自社製FPGAボード「Catapult」上にのせた。 このCatapultについては以前記事にした。 tkysktmt.hatenablog.com Deep Learningについて 自分がどう考えているか簡単に。 Deepな層構造(3層以上)をもったNeural Networkを、どうにかして学習させることができたものをDeep Lea
分散深層強化学習でロボット制御 - Preferred Networks Research & Development
新入社員の松元です。はじめまして。 “分散深層強化学習”の技術デモを作成し、公開いたしました。ロボットカーが0から動作を学習していきます！ まずはこの動画を御覧ください。 以下で、動画の見どころと、使っている技術を紹介します。 動画の見どころ Car 0(○の付いている車)が右折カーブの手前で減速する様子(右画面の白いバーのところが、ブレーキのところで赤くなっている。ニューラルネットはブレーキが最も多く報酬が得られると推測していることがわかる)。速い速度ほど報酬は大きいが、カーブを曲がりきれず壁にぶつかってしまうので学習が進むとカーブ手前でのみ減速するようになる。 目の前に車がいるときは一時停止して、いなくなってから加速する。 エチオピアには本当にこのような交差点があるらしい。 ぎりぎりですれ違う2台。学習途中ではすれ違いきれずにぶつかって倒れてしまうこともある(早送りシーン中に人が写って
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
NVIDIA at Game Developer Conference(GDC) 2024
Home — TensorFlow
Introducing Project Adam: a new deep-learning system
Microsoft Research's "Project Adam" Live Demo
Microsoft、“目で見た”あらゆるものを認識する人工知能技術を開発 ～従来の30分の1のリソースで、50倍高速化