PFIセミナー(2016/02/25)で発表したスライドです。伝承サンプリング可能な生成モデルに関するDeep Learningの紹介です(キーワード:Wake-Sleep, 変分 AutoEncoder, Generative Adversarial Nets, Likelihood Ratio)Read less
![生成モデルの Deep Learning](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e35e03ca18b0deb7c271fb2f37ab378380daaed7/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Flearning-generator-v2-160225050717-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
PFIセミナー(2016/02/25)で発表したスライドです。伝承サンプリング可能な生成モデルに関するDeep Learningの紹介です(キーワード:Wake-Sleep, 変分 AutoEncoder, Generative Adversarial Nets, Likelihood Ratio)Read less
【追記 2016/06/21】 Docker for Macがリリースされました。これでVirtualBoxを使う必要はなくなったので、この記事にあるdinghyを導入する必要はありません。 OSXでDockerを使うときには、VirtualBox + Docker Machineを使う事が多いと思います。しかし、VirtualBoxの共有フォルダ機能は凄く遅いため、その上で動くDockerも共有Volumesを使うと遅くなるという問題があります。 Vagrantの場合には、NFSマウントを使う事で早くすることができますが、Docker Machineにはその機能がありません。 そこで、OSXのDocker MachineのVolumes機能をNFSに入れ替えてくれるdinghyを試してみました。 codekitchen/dinghy: faster, friendlier Docker
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