Google、機械学習システム「TensorFlow」をオープンソースで公開
TensorFlowはディープラーニングをサポートするが、さらに広範囲なコンピューティングでも使えるという。ユーザーはPythonのユーザーインタフェースを使ってTensorFlowで自分のアイデアを視覚化できる。 TensorFlowのパッケージは、Ubuntu/Linux、Mac OS X、Dockerベースで用意されている。 Googleのサンダー・ピチャイCEOは「TensorFlowをオープンソースにすることで、機械学習のコミュニティー（研究者、エンジニア、ホビイストなど）が論文だけでなく実施のコードを通じてより迅速にアイデアを交換できるようにしたい」と語った。 関連記事 Google、「Inbox」に人工知能による返信文提示機能「Smart Reply」追加へ Googleが、受信したメールの内容を人工知能が読み取って返信文候補を提示する機能「Smart Reply」をメールア
CaffeでDeep Learning つまずきやすいところを中心に - Qiita
はじめに 近年Deep Learningへの注目が高まっていますが、多くの場合膨大なデータを必要とすること、学習にはGPU計算環境が必要であったりなど、独特の敷居の高さがあります。この記事では、この敷居を大きく下げるであろうCaffeについて紹介します。ただ、Caffeを紹介する記事はすでに良いものがたくさんあり、そもそも公式documentがかなり充実しているので、今回は躓きやすい部分や他の記事があまり触れていない部分を中心に紹介していきます。 Caffeって何？ CaffeはDeep Learningのフレームワークの一つです。Deep Learningは一般に実装が難しいとされていますが、フレームワークを使えばかなり手軽に扱うことができます。 代表的なフレームワークには、 Caffe theano/Pylearn2 Cuda-convnet2 Torch7 などがあります。この中でも
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