ニューラルネットの調和解析 - もちもちしている
はじめに この記事はDeep Learning Advent Calendar 2016 3日目の記事です． とうとうAdventCalendar以外でブログを更新しなくなってしまいましたが，元気よく書いていきたいと思います． 今回はニューラルネットのブラックボックス性とその解析をしている論文の紹介です．Deep Learning Advent Calendarをやるぞ！と言っておきながら，この記事で取り上げるのは浅いニューラルネットです． ニューラルネットのブラックボックス性とその議論 ニューラルネットは自然言語処理や音声認識，ゲームAIなどの様々なタスクに応用されるようになり，いずれも大きな成果を挙げていることに間違いはありません． しかしその一方で，ニューラルネットは中間層を挟むため，学習で得られる内部状態は不明瞭となります．このことから，結果の考察がしにくいという理由で忌避されるこ
Vivado の概要
最新情報 - Vivado ML 2023.2 リリースのハイライト Fmax 目標達成 SLR をまたぐ自動配置配線機能により、Versal プレミアムおよび Versal HBM デバイスを使用するデザインのパフォーマンスが向上 マルチスレッド サポートにより、デバイス イメージの生成プロセスが高速化 IP インテグレーター、DFX、デバッグ、およびシミュレーションにおける使いやすさ向上 IP インテグレーターに Versal デバイス向けのアドレス パスを可視化する新しい GUI ウィンドウを追加 BD における手動割り当てアドレス ロック機能 (IP インテグレーター) Versal デバイスの DFX フロアプランの視覚化を改善 Versal モノリシック デバイスの同じデザインで Tandem+DFX のサポートを追加 UltraScale+ デバイスにおける Queue DM
そろそろプログラマーもFPGAを触ってみよう！ - Qiita
これはbuilderscon tokyo 2016の発表スライドです。 自己紹介 @kazunori_279 クラウドのデベロッパー・アドボケイト エバンジェリストみたいなお仕事 コミュニティ支援：GCPUG、bq_sushi、TensorFlow User Group etc 趣味のFPGA 2013年くらいからいじり始め FPGAエクストリーム・コンピューティング主宰：合計8回 これまでに書いたFPGA記事 はてなブックマークでバズった記事たち マイクロソフトはどうやってBingをFPGAで実装したか: 952 users ハード素人が32bit CPUをFPGAで自作して動かすまで読んだ本のまとめ: 576 users 文字通り「ネットワークがコンピューター」な金融HFTでのFPGAの使われ方: 517 users JP Morgan Chaseがデリバティブ専用スパコンをFPGAで
Residual Network(ResNet)の理解とチューニングのベストプラクティス
Residual Network（ResNet）とは ResNetのアイデア Shortcut Connectionの導入 Bottleneckアーキテクチャ ResNetの最適化ベストプラクティス Optimizerの選定 Batch Normalizationの位置 Post Activation vs Pre Activation Wide Residual Network まとめ 参考 2015年のImageNetコンペティションとCOCOセグメンテーションの最良モデルとしてDeep Residual NetworksがMicrosoft Researchから提案され、最大1000層以上の深いニューラルネットワークを構築することが可能となった。 本記事では、 Residual Networkとは何か Residual Networkのチューニング方法 Residual Networ
聖地巡礼 - osa_k’s diary
この記事はドイツのトリアドベントカレンダー1日目の記事です。 公式サイト（繋がんないけど仕様なんですかね）に書いてある座標の様子です。 周囲を見渡すとこういう風景で、ちょっと座標ずれてるのでは？ 西に行くとそれっぽい場所があった。 オッ ダメ という訳で白鳥はいたもののドイツのトリは撮れませんでした。自然公園としては気持ちがよさそうなので、やることなかったら遊びに行くのもいいのでは。芝生部分はそこら中にペレットが落ちています。 あと近くにあるBMW博物館は車に興味がなくても面白かったです。オススメ。 おまけ イタリアのトリです。ローマのなんだっけ、フォロ・ロマーノとか言う所で見ました。 イタリアのあずにゃんです。イタリアのオタクショップに行ったらハンガリー人のオタクに日本語で話しかけられてやばかった。 明日はあっきぃさんです。
FPGAを使ってLinux OSのコアライブラリをハードウェアオフロード - MIRACLE Labs【研究開発】
FPGAを活用したLinuxの高速化に関する研究開発 ミラクル・リナックスではFPGAでLinuxのOSレベルでオフロードを行う研究開発を進めています。Linuxのコアな部分（オフロードライブラリ：例えばglibcなど）をFPGAで処理するようにすることで、CPUの負荷を下げ高速化を実現する、というもので、現在はテーマを絞って単機能での高速化に取り組んでいます。 FPGA開発大手のアルテラ社がインテル社の傘下になり、今後Intel CPUにFPGAが搭載されていく見込みです。ミラクル・リナックスは、今後見込まれるFPGAの標準実装に向けて、あらゆるLinuxアプリケーションを改変なしで高速化することを目指しています。 これによって、パッケージのアップデートやパッチ適用なども容易で、ユーザーは特に意識せずにLinuxアプリケーションを今よりも高速かつCPUを専有せずに利用できるようになります
式が書ければ「京」が使える | 理化学研究所
要旨 理化学研究所（理研）計算科学研究機構コデザイン推進チームの村主崇行特別研究員らと、千葉大学の堀田英之特任助教、神戸大学の牧野淳一郎教授、京都大学の細野七月特任助教、富士通株式会社の井上晃マネージャーらの共同研究グループ※は、スーパーコンピュータ「京（けい）」[1]を用いて、数式のような簡潔な指示を書くだけでスーパーコンピュータでの計算に必要となる高度なプログラムを自動生成できるプログラミング言語「Formura」を開発しました。 スーパーコンピュータでの計算に必要となるプログラムはときに数十万行にも及び、作成やチューニングは大変困難です。一方で、原理的にはシミュレーションしたい自然現象とその離散化法[2]を指定すれば、プログラムは機械的に生成できます。しかし、プログラミングはシミュレーションとコンピュータ双方に深い知識が必要となる非常に高度な作業であり、多数の計算機を協調して動作させ
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