You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
(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
Introduction to Neural Machine Translation with GPUs (part 3) Note: This is the final part of a detailed three-part series on machine translation with neural networks by Kyunghyun Cho. You may enjoy part 1 and part 2. In the previous post in this series, I introduced a simple encoder-decoder model for machine translation. This simple encoder-decoder model is excellent at English-French translation
Introduction to Neural Machine Translation with GPUs (Part 2) Note: This is part two of a detailed three-part series on machine translation with neural networks by Kyunghyun Cho. You may enjoy part 1 and part 3. In my previous post, I introduced statistical machine translation and showed how it can and should be viewed from the perspective of machine learning: as supervised learning where the inpu
No one is good at everything, that’s why we have society. No project is good at everything, that’s why we have interfaces. This is the first of three posts that join SymPy, a library for symbolic mathematics, and Theano, a library for mathematical compilation to numeric code. Each library does a few things really well. Each library also over-reaches bit and does a few things not-as-well. Fortunate
「Deep Learning Implementation」でググるとトップに出てくることで, たまに話題になるライブラリ Theano について簡単に調べたので紹介する. 間違いがあったら是非教えて欲しい. なお, Deep Learningに関する解説は今回は行わない. TheanoとはPythonにおける数値計算用のライブラリである. 行列演算などを行う関数を提供しており, numpy/scipyの代替パッケージと思えばいいだろう. 大きな特徴は 実行時におけるC++コードの生成とコンパイル GPUサポート 解析的な微分のサポート (x^2の微分=2xという操作を自動でやってくれる) の3つである. 一部は後に詳細を説明する. これによってMultilayer Perceptronを実行するベンチマークでは, Theanoがnumpyより1.8倍, Matlabより1.6倍速いという
ブログ投稿の続きとして、スライドに書けなかったTheanoの細かい部分についてもう少しまとめておこうと思います。 まず、Theano 解説 はTheano特徴を簡潔に表現されているので、一読をオススメします。 ここでも書かれていますが、Theanoの特徴として、 実行時にCコードを生成してコンパイル GPUでの実行のサポート(要CUDA) 自動微分 などがあげられると思います。 Theanoの超簡略チュートリアル http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/index.html#tutorial の乱暴な要約です。 まず常にImportしておく3つ この3つはお約束です。 これだけ知っておけば概ね大丈夫 以下の事柄がだいたい理解できれば、Deep Learningの実装を読んで理解したり、変更を加えたりすることができると思います。 T.
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
処理を実行中です
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