富士通研が深層学習のメモリー効率化技術を開発、使用量を4割超削減
富士通研究所は、ディープラーニング（深層学習：多層ニューラルネットによる機械学習）で学習に使うメモリーの使用量を削減できる技術を開発した。メモリー使用量の40％以上を削減でき、同じメモリー量でより大規模なニューラルネットの学習ができる。既に特許を申請済みで、2016年度末までの実用化を目指す。富士通研はこの成果を、イタリアで開催された国際会議「IEEE Machine Learning for Signal Processing 2016」で2016年9月15日（現地時間）に発表した。 富士通研がこの技術を開発したのは、研究開発の対象となるニューラルネットが急速に大規模化しているためという。例えば、画像認識コンテスト「ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）」で2015年に優勝した米マイクロソフトのニューラルネット「
【Ruby】PythonプログラマーがRubyを触って感じたこと - 歩いたら休め
Pythonプログラマーというか、元々Python（ときどきR、C言語）で数値シミュレーションをしていた学生が、就職してRubyでWeb開発を行うにあたって勉強したことを書き連ねていくだけの記事です。 もし自分と同じような立場の人（これから後輩としてもどんどん増えていくかも！）がいたら、「ここを押さえておけばRubyは問題なく書けるよ」と教えられるように書いておきます。というのも、レビューを行っていた先輩とのプログラミングのスキルとの開きがあり、先輩も私も「どこが分かってないのか説明できない」状態になってしまってお互いに困ってしまった経験があるからです。 RubyとPythonはよく似ているのですが、思想や見た目で違う部分が多く、片方を勉強するともう片方の理解も深まります。 たまに2ちゃんねるのオカルト板である「見たことある世界によく似た異世界に迷い込んだ」みたいな感覚で、なかなか面白い経
matplotlib入門 - りんごがでている
matplotlibはPythonでグラフを描画するときなどに使われる標準的なライブラリです。 画像ファイルを作るばかりでなく、簡単なアニメーションやインタラクティブなグラフを作ることも可能です。 実際の例はmatplotlibサイトのギャラリーで見ることができます。 matplotlib/gallery matplotlibは本家のサイトやどこかのブログにあるチュートリアルや例を描画してみるぶんには簡単なのですが、 実際に自分でプロットするとなると基礎的な概念を理解していないと使いにくいライブラリでもあります。 また、基礎的な概念を理解していないとドキュメントを参照する際にもどこを見て、どう実用すればいいのかわかりません。 そこで、この記事ではそのあたりのmatplotlibの基礎を解説していきます。 なお、Python自体の知識はある程度仮定していますが、matplotlib自体の実装
UberNet demo
This website demonstrates a deep learning system trained to address a diverse set of computer vision tasks, spanning low- mid- and high- level vision. Technical details can be found in the following report: Iasonas Kokkinos , UberNet : Training a ‘Universal’ Convolutional Neural Network for Low-, Mid-, and High-Level Vision using Diverse Datasets and Limited Memory , arxiv , 2016 Try it out here
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