Wise.io – Machine Learning for the Industrial Internet of Things
Machine Learning for the Industrial Internet of Things Minds+Machines is the premier Industrial Internet event featuring keynotes from industry luminaries, insightful forums, and hands-on demos. Wise.io hosted its first Industrial Machine Learning Workshop (IMLW17) on October 24, 2017. View our presenters. Our flagship product, Wise Support, is now part of AnswerIQ! Wise.io is a well-resourced, r
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Composing Music With Recurrent Neural Networks
(Update: A paper based on this work has been accepted at EvoMusArt 2017! See here for more details.) It's hard not to be blown away by the surprising power of neural networks these days. With enough training, so called "deep neural networks", with many nodes and hidden layers, can do impressively well on modeling and predicting all kinds of data. (If you don't know what I'm talking about, I recomm
LSTMネットワークの概要 - Qiita
Christopher Olah氏のブログ記事 http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ 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。 リカレントニューラルネットワーク 人間は毎秒ゼロから思考を開始することはありません。このエッセイを読んでいる間、あなたは前の単語の理解に基づいて、各単語を理解します。すべてを捨てて、またゼロから思考を開始してはいません。あなたの思考は持続性を持っています。 従来のニューラルネットワークは、これを行うことができません、それは大きな欠点のように思えます。たとえば、映画の中の各時点でどのような種類の出来事が起こっているかを分類したいと想像してください。従来のニューラルネットワークが、映画の前の出来事についての推論を後のものに教えるためにどのように使用できるかは不明です。 リ
Understanding LSTM Networks -- colah's blog
Recurrent Neural Networks Humans don’t start their thinking from scratch every second. As you read this essay, you understand each word based on your understanding of previous words. You don’t throw everything away and start thinking from scratch again. Your thoughts have persistence. Traditional neural networks can’t do this, and it seems like a major shortcoming. For example, imagine you want to
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【ゆっくり実況】ディープラーニングでライントレースロボットを作る
“Lisl’s Stis”: Recurrent Neural Networks for Folk Music Generation
Deeplearning 4 j のクイックスタートガイド - Deeplearning4j: Open-source, Distributed Deep Learning for the JVM