Search, watch, and cook every single Tasty recipe and video ever - all in one place! News, Politics, Culture, Life, Entertainment, and more. Stories that matter to you.
![50社落ちた…事務職は激戦。子育てしながら仕事をするにはどうすればいいの?](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2522103e4bf53e7009c4fad8d280ae336031be19/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimg.buzzfeed.com%2Fbuzzfeed-static%2Fstatic%2F2018-02%2F18%2F23%2Fcampaign_images%2Fbuzzfeed-prod-fastlane-01%2F50-2-28198-1519014017-1_dblbig.jpg)
新しいニューラルネットワークのアーキテクチャがその時々で誕生するため、それら全部を把握することは困難です。全ての略語を覚えようとすると、最初はその数の多さに圧倒されてしまうでしょう(DCIGNやBiLSTM、DCGANを知っている人はいますか?)。 そんなわけで、これらのアーキテクチャの多くを盛り込んだチートシートを作ることにしました。そのほとんどはニューラルネットワークです。しかし、中には全く異なるアーキテクチャも潜んでいます。どれも独特で目新しいアーキテクチャばかりですが、ノードの構造を描くことで基本的な関係が分かりやすくなってきます。 これらをノードマップとして描くことの問題点は、これらがどのように使われるかを明確に示していないという点です。例えば、変分オートエンコーダ(VAE)はオートエンコーダ(AE)と同じように見えますが、実際は訓練過程が全く異なりますし、訓練したネットワークの
TensorFlowのコミュニティ はじめに TensorFlowの強み ネット上に質問と回答が溢れている サードパーティーがTensorFlowを盛り上げる TensorBoardなどの便利機能 宣言的プログラミング 確率モデルを記述するedward登場 Google、TensorFlow自体も頑張る アンドロイドOSに対応 ラズベリーパイをサポート Chainerは? 分散協調学習へ TensorFlowのコミュニティ はじめに こんにちは。私はChainerを応援していますが、いつでもTensorFlowの動向を伺っております。簡単なニューラルネットを書いてみて、TensorFlowを使ってみるということも継続的に続けております。 それでも普段はChainerをメインで使っていて、なんとか活性化しないかなと思っているところです。しかし、ずっと言われていることですが、TensorFlo
ゼロから作るDeep Learningを読んだ。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/09/24メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (11件) を見る その読書メモのまとめ。 1章 Python入門 2章 パーセプトロン 3章 ニューラルネットワーク 4章 ニューラルネットワークの学習 5章 誤差逆伝播法 6章 学習に関するテクニック 7章 畳み込みニューラルネットワーク 8章 ディープラーニング この後、自分は本書のネタ元である(と思われる)CS231nとMichael NielsenのNeural Networks and Deep Learningに取り組んだ。
はじめに こんにちは。KitchHikeエンジニアの小川です。KitchHikeでは主にサーバーサイドを担当しています。 少し前のものですが、「DHHはどのようにRailsのコントローラを書くのか (原文)」というすばらしい記事があります。Railsのコントローラ分割の(DHH流)ベストプラクティスについて解説した記事なのですが、私はこの記事に大変感銘を受け、KitchHikeのルーティング定義にもこのプラクティスを取り入れるようになりました。 本日はこのDHH流ルーティングを取り入れることで得られるメリット、実際の routes.rb でのルーティング定義のしかたについて紹介したいと思います。 DHH流ルーティングとは?何がうれしいの? 詳しくは元記事を是非とも読んで下さい・・・なのですが、かいつまむと、ここで示されているのはたったひとつの単純明快なルールです。 コントローラはデフォルト
それでは、最先端分野である人工知能で利用されている、「深層学習(ディープラーニング)」について、その動作原理を簡単に説明しましょう。この深層学習は、現在最もホットな研究分野なので、毎週のように新しい研究成果が発表されています。このため、ここでの情報も半年も経つと陳腐化してしまう恐れがあります。この「やさしい深層学習」は、できるだけ原理的な概念に留めますので、その点はご了解ください。 深層学習(Deep Learning)とは、機械学習の1種である「ニューラルネットワーク(Neural Network)」の階層を深めたアルゴリズムです。このニューラルネットワークとは、生物の脳の神経細胞(ニューロン)をモデルとしたアルゴリズムで、1940年代から始まる長い研究の歴史があります。 上の図は、このニューラルネットワークの構造を示しています。ニューラルネットワークは、「入力層」、「隠れ層」、「出力層
最近久々に「スタープログラマ」という言葉を聞いた。 そういえば、私の中にもかつてそういう存在がいたなあ、と思い出した。 あえて定義することもないが、スタープログラマとは、先進的なOSSプロダクツを実装し、ブログなどでプログラミングを堂々と論じ、できれば単著の一つも書いているような人たちといったところである。 話の都合上、具体的な名前を出すが、高林哲氏、higepon氏、新山祐介氏などが、私にとってのスタープログラマであったし、少し時代を戻すとεπιστημη氏であるとか、賛否両論だとは思うが、やねうらお氏などの名前が挙げられるかもしれない。 スタープログラマというのは、駆け出しのプログラマやプログラム学習者にとっての目標であり、先輩であり、嫉妬の対象でもある。 彼らの言葉は絶対で、疑う余地もないことであり、私はそのプログラミングに対する思想を無条件に受け入れたし、彼らが使っているエディタや
はじめに 機械学習、流行ってますね。 流行りに飛びつくのはシャクだが、少しは理解を深めたい。 しかし流行りに乗じて本を買っても数学などの基礎部分でつまずいてあきらめていた。 そんな自分にも機械学習を始められた。 そう、Azure ならね。 想定する読み手 機械学習に興味がある 地道に数学を学ぶモチベーションが維持できない 動くプロダクトを早く見たい 学習コストを低く機械学習を始めたい 「ゼロから作るDeep Learning」を途中で挫折した ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2016/09/24メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (11件) を見る 検証をはじめる前に 前提知識 さっそく手を動かしたいところだが、ちょっとだけこれを読んでほしい 一般
Keras: Pythonの深層学習ライブラリ Kerasとは Kerasは,Pythonで書かれた,TensorFlowまたはCNTK,Theano上で実行可能な高水準のニューラルネットワークライブラリです. Kerasは,迅速な実験を可能にすることに重点を置いて開発されました. アイデアから結果に到達するまでのリードタイムをできるだけ小さくすることが,良い研究をするための鍵になります. 次のような場合で深層学習ライブラリが必要なら,Kerasを使用してください: 容易に素早くプロトタイプの作成が可能(ユーザーフレンドリー,モジュール性,および拡張性による) CNNとRNNの両方,およびこれらの2つの組み合わせをサポート CPUとGPU上でシームレスな動作 Keras.ioのドキュメントを読んでください. KerasはPython 2.7-3.6に対応しています. ガイドライン ユーザー
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