DeepLearningライブラリ「Caffe」の実行環境をOSX10.9で作る - モノクロタイム
20141211大幅改稿 DeepLearning関連の研究をしているので、様々な機械学習系ライブラリを試してみています。今回はCaffe。 CaffeはC++で実装され、GPUも使えるDeepLearning用ライブラリです。 このライブラリを知る切っ掛けになったYahooデベロッパーネットワークの記事によると、 大規模画像認識のコンテストILSVRCで2012年にトップとなった畳込みニューラルネットワークの画像分類モデル[1]がすぐに利用できるようになっています。 Caffeは、カリフォルニア大学バークレー校のコンピュータビジョンおよび機械学習に関する研究センターであるBVLCが中心となって開発しているOSSです。 ヤフージャパンは2014年6月から同センターのスポンサーになっており、Caffeの開発を含めたセンターの研究の支援を行っています。 とのこと。ふむふむ、結構使えそうじゃない
Mac OS X 10.9.5でCaffeする - Stimulator
※注意:この記事はMac OS 10.9が最新だった頃に書かれたものです。2015/6/15に諸事情で再インストールを行いましたがformulaの書き換えが不必要、変更になったりその他ファイルの書き方が変わったりとインストール自体は楽になっています。日々変更があるようですので、記事内同様のエラー等で無い限り最新の別記事を参照した方が良いと思われます。 //--はじめに-- 巷で「CaffeをインストールすればConvolution Neural Networkを誰でも簡単に作れる！」「CaffeはDeep Learningの基準！」みたいな意見を見るようになった。機械学習の難しい数式を理解しなくても、高速で最高精度の特徴抽出、認識が出来て、その上、出力や重みの可視化、ネットワーク構成の図まで作れる。つよい。 Caffeは、現GoogleのYangqing Jia氏が作成した。その精度もさる
「Google DeepMind」が驚異的な速さで学習！人工知能への危機感も高まる
Googleは世界で最先端の人工知能技術を有し、音声検索などで活用している。そのGoogleが人工知能ベンチャー「DeepMind」を買収し、技術強化を加速している。DeepMindに関する情報は限られているが、ビデオや論文などから、その輪郭が見えてきた。 DeepMindは驚異的なスピードで学習する人工知能で、Googleは自動運転車などへの適用を視野に入れている。同時に、米国では人工知能が人間を凌駕するとの脅威論が浮上し、安全性に関する議論が活発になってきた。 DeepMindの概要 DeepMindはロンドンに拠点を置くベンチャー企業で、2010年にDemis Hassabisらが創業した。DeepMindはビデオゲームを見るだけで、驚異的な速度でプレーの仕方を学習し、世界を驚かせた。Googleが2014年1月に買収し、今では「Google DeepMind」として研究開発を進めて
Fast Convolutional Nets With fbfft: A GPU Performance Evaluation
We examine the performance profile of Convolutional Neural Network training on the current generation of NVIDIA Graphics Processing Units. We introduce two new Fast Fourier Transform convolution implementations: one based on NVIDIA's cuFFT library, and another based on a Facebook authored FFT implementation, fbfft, that provides significant speedups over cuFFT (over 1.5x) for whole CNNs. Both of t
全脳アーキテクチャ勉強会 - 汎用人工知能研究会
人間の脳全体構造における知的情報処理をカバーできる全脳型ＡＩアーキテクチャを工学的に実現できれば、人間レベル、さらにそれ以上の人工知能が実現可能になります。これは人類社会に対して、莫大な富と利益をもたらすことが予見されます。例えば、検索や広告、自動翻訳や対話技術、自動運転やロボット、そして金融や経済、政治や社会など、幅広い分野に大きな影響を与えるでしょう。 私たちは、この目的のためには、神経科学や認知科学等の知見を参考としながら、機能的に分化した脳の各器官をできるだけ単純な機械学習器として解釈し、それら機械学習器を統合したアーキテクチャを構築することが近道であると考えています。 従来において、こうした試みは容易ではないと考えられてきましたが、状況は変わりつつあります。すでに、神経科学分野での知見の蓄積と、計算機速度の向上を背景に、様々な粒度により脳全体の情報処理を再現／理解しようとする動き
The Mission to Bring Google's AI to the Rest of the World
Deep learning seeks to remake computing by more closely mimicking the way the human brain processes information, giving machines far more power to “learn” as time goes on. Adam Gibson (right) teaches deep learning techniques at the Zipfian Academy in San Francisco.Photo: Josh Valcarcel Google, Microsoft, and Facebook are pioneering a new kind of artificial intelligence. At Google, it helps drive t
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機械学習を網羅したおすすめ書籍プロフェッショナルシリーズ全29巻が2015年4月に発売 | Brainvalley 人工知能と脳科学のアーカイブサイト。
深層学習の世界的権威Yoshua Bengio、Yann LeCunらのサマースクールが2015年8月開催 | Brainvalley 人工知能と脳科学のアーカイブサイト。
http://atnd.org/events/52667