TensorFlowで量子化ニューラルネットワーク | Workpiles
ニューラルネットワークの量子化をTensorFlowで試してみました。 ニューラルネットワークの量子化とは、一般的に32bit(64bit)浮動小数点で表現される重みなどのパラメータを、ざっくり減らして数ビット(1〜8bit)で表現する手法です。量子化することで、計算の高速化（特にFPGAや専用LSI）や学習済みモデル容量の削減などが期待できます。 今回は試しにMNISTのニューラルネットワークを8bit量子化してみました。ネットワークの訓練時は通常の不動小数点で行い、学習後に学習済みのパラメータの量子化しています。 ※量子化したまま学習する手法もあるようですが、そちらはまだ勉強不足なのでよくわかりません。 【参考】 FPGAでDeep Learningしてみる – きゅうりを選果する YouTube : TensorFlow User Group ハード部 #1 How to Quant
Python製深層学習ライブラリ「Keras」の紹介 (with TensorFlow) - amacbee's blog
皆様こんにちは，@a_macbeeです． （大分時間ギリギリになってしまいましたが）この記事はAdvent Calendar 2015 - VOYAGE GROUP 2日目の担当分になります． 2015年は良くも悪くも深層学習がバズワードとなって盛り上がった年でした． 面白い論文が続々発表されたり，関連書籍が次々出版されたり，最近だとGoogleが発表した深層学習ツールTensorFlowが話題となってます． このビッグウェーブに乗るしかないということで，この記事では自他共に認めるPython大好きな私がPython製の深層学習ライブラリである「Keras」について紹介します． Keras KerasはPython製の深層学習ライブラリです． もともとはバックエンドとしてTheanoを採用していたのですが，つい最近TensorFlowも選択できるようになりました．ここでは，折角なのでTen
tensorflowでseq2seqの方法 : 研究開発
tensorflowが本当にGoogleが自社で使っているDeepLearningライブラリならば、これでseq2seqが実装できるはずです。 使いたいって思ってた人は結構いたんですが How to implement seq2seq RNN? 思ってたより早く使えるようになったのでしょうか tensorflow自体のインストールは多分マニュアル通りで大丈夫だと思います。 pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu/tensorflow-0.5.0-cp27-none-linux_x86_64.whl しかし、Sequence-to-Sequenceには bazel のインストールも必要です。 git clone https://github.com/bazelbuild/bazel.git cd baze
TensorFlowでアニメゆるゆりの制作会社を識別する - kivantium活動日記
ついにガロアが死んだ年齢を超えてしまったことに気がつき、自分がまだ何も成し遂げていないことを悲しく思う今日このごろです。 さて、今日はGoogleが出した機械学習ライブラリのTensorFlowの使い方について軽く説明しつつ、ゆるゆりの制作会社の識別を行おうと思います。 TensorFlowとは TensorFlowはGoogleが11/9に公開したApache 2.0ライセンスで使える機械学習ライブラリです。Googleは様々なところでプロダクトに機械学習を活用していますが、TensorFlowは実際にGoogle内部の研究で使われているそうです（TensorFlow: Google 最新の機械学習ライブラリをオープンソース公開 - Google Developer Japan Blog）。 Googleのネームバリューは恐ろしいもので、GitHubのStar数はすでにChainerやC
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