Deep Learning Acceleration勉強会(# DLAccel)に参加してきたのでまとめ - ぴよぴよ.py
今日参加してきた Deep Learning Acceleration勉強会 - connpass が非常に面白かった. 一度聞いただけでは全然理解できなかったので、後から読み返すように公開された資料や論文などをメモをまとめた。 私自身は仕事で一度tensorflowでCNN触ってみたくらいで、超初心者なので、 おかしな書き方をしているところがあるかもしれませんヾ(´ﾟДﾟ;) [2017/09/04 11:00 追記] 間違いの修正/情報追記 目次 モデルアーキテクチャ観点からのDeep Neural Network高速化 by Yusuke Uchida(@yu4u)さん 資料 よくある高速化の方法 Factorization conv(5 x 5) => conv(3 x 3) - conv(3 x 3) conv(3 x 3) -> conv(1 x 3) - conv (3 x
Deep Learning Acceleration勉強会 (2017/09/03 13:30〜)
概要 Deep Neural Network Modelを用いた訓練や推論の高速化をテーマとした勉強会です。モデリングからハードウェアまで様々な段階での高速化アプローチについて勉強できる場にしたいと思います。 Deep Learningに関わっている研究者、学生、エンジニアの方を想定しておりますが、誰でもご参加いただけます。入門的な話題は扱いません。 終了後に懇親会を予定しております。参加費無料ですので、是非ご参加ください。 会場案内 DeNA渋谷＜ヒカリエ＞オフィス http://www.hikarie.jp/access/ 東京都渋谷区渋谷2-21-1 渋谷ヒカリエ 24F Sakuraカフェ内 最寄り駅：渋谷駅（東京メトロ副都心線・半蔵門線、東急東横線、東急田園都市線とB3で直結。ＪＲ線、東京メトロ銀座線、京王井の頭線と2Fペデストリアンデッキで直結。） Wi-Fiと、全員分ではない
Deep Learning Acceleration 勉強会 - 兼雑記
https://connpass.com/event/64632/ すごく面白かった。最近こういう会に行って感心することは多いのだけど、しかしなんか書きたいと思うレベルになかなか来ない、まあそれなりに年喰ったしな、とか思ってたんですが。低レイヤとか、自分がある程度既に知ってるところの話を聞くのも楽しいけど、自分が最近勉強してて理解しはじめたことの話を見聞きする方が楽しいよねえということかと思いました。まさににわかほど語りたがる現象で、実際懇親会とかで間違ってること結構言ってそうな気がする。 ジャンルとして、他のCSのジャンルとかと違って、深層学習はとにかく論理的に確定できない話が多くて、あの論文はあやしいなあ、あれは説得力あるなあ、というような、口コミベースの情報が回してる面が、良くも悪くもあるのかなあ、という印象を持っています。 つーわけで口コミレベルの適当なことを、以下、書きます。(定
プログラムを高速化する話
KMCの例会講座で用いたスライドを一部編集したものです。 ビット演算を組み合わせたトリッキーな方法で様々な操作を高速に行う方法を紹介します。
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