「深層学習」の検索結果

まとめの中から「深層学習」の検索結果を表示しています。

  • 深層学習の並列化の仕組み・ボトルネックについて

    深層の大規模並列化について。 (機械学習とか使わないような、)科学計算プログラムの大規模並列もすごく難しいそうですが、深層深層でまた別種の?難しさがあるんですねえ。 (続く)なぜかというと、深層というのは本質的には関数の最小化問題で、逐次の勾配法で関数の最小値を探す(つまり、空間の中で勾配=微分係数を見ながら関数値が... 続きを読む
    3702pv 14 4 2019年4月12日
  • 第42回 データマイニング+WEB @東京 ( #TokyoWebmining 42nd ) - 深層学習・表現学習..

    深層時代の自然言語処理はじまった - Ust Live深層とかよりレンズデザインが気になる #TokyoWebminingさんの「深層時代の自然言語処理」のセッション開始〜 #TokyoWebmining第 42 回 #TokyoWebmining 深層・表現学習 徹底活用 祭りに行ってきたよたとえばこのアプリとか裏で深層使われてるわけですが仕組みについてはユーザは誰も気にしないだろ深層はテ... 続きを読む
    2106pv 12 1 2015年1月24日
  • 『はじめての深層学習(ディープラーニング)プログラミング』を読みながら試したこと。

    『はじめての深層(ディープラーニング)プログラミング』を読みながら、Deelのインストール中…。今まで、PCを使ってゲームをやるわけではないので、グラフィックカードにはあまり気を使ったことはないのですが、深層の分野ではとても重要なパーツなんですね。TITAN Xでググったのですが、値段もいいですね…。『はじめての深層(ディープラーニング)プ... 続きを読む
    3249pv 3 3 users 2016年12月27日
  • 第54回 データマイニング+WEB @東京( TokyoWebmining 54th ) ー深層学習・機械学習 祭りー

    「第54回 データマイニング+WEB@東京ー深層・機械学習 祭り」開催内容まとめです。深層の進展・体験提供事例、深層フレームワーク徹底比較、深層生成モデル実装、広告機械学習最前線、等。ぜひ。#TokyoWebmining13:50-14:10 深層の最近の進展・体験提供活用事例 (講師: ) #TokyoWebmining14:10-16:10 深層フレームワーク概論と活用方法 (講師: )(発表:60... 続きを読む
    979pv 2 2016年6月25日
  • 第59回 データマイニング+WEB @東京( #TokyoWebmining 59th )ー 深層学習 展開 祭り ー

    「第59回 データマイニング+WEB @東京ー深層 展開 祭りー」開催内容まとめです。深層の展開に関し、ファッション画像検索、ベイジアン深層、個性を追加した対話返答文生成、VAE、等。ぜひ。#TokyoWebmining「深層とベイズ統計」 #TokyoWebmining深層とベイズ統計 - slideshare #TokyoWebmining「深層とベイズ統計」(講師: ) (発表: 50分+議論: 50分) #TokyoWebmining[... 続きを読む
    930pv 2017年8月5日
  • 日曜プログラマの素人が深層学習をちょっと触ってみてわかったこと。

    深層がどうして「直感」みたいなものかというのを深層の仕組み含めて、おおざっぱに説明していきます。深層ですが、ニューラルネットワークというものでやります。なんで深層がロジック入らないかというのはあとで説明します。入力データと出力データがあればいい、というのが深層なのです。あと大事なのは実際に深層を使うときの... 続きを読む
    13859pv 71 25 users 56 2016年9月19日
  • 第2回 全脳アーキテクチャ シンポジウム【 Beneficial AGI へ 】

    松尾先生に質問> 個々の技術論では無くて、深層の本質、若しくは深層はどこまで可能と考えていらっしゃるのかお教え下さい。 #wba-sympo2「深層の以前・今・これから」(松尾豊先生) #wba-sympo2松尾豊先生の講演「深層の以前・今・これから」 #wba-sympo2意識が写像であるとしたら、深層の為の物量さえあれば、意識は再現出来る? #wba-sympo2脳が低消... 続きを読む
    2100pv 7 1 user 2017年8月30日
  • ARの没入度向上手法としての深層学習 #XRKaigi

    \ #XRKaigi セッション紹介 / 株式会社アカツキの谷口大樹氏 による「ARの没入度向上手法としての深層」 ARの中でも特に視覚的表現の領域にポイントを絞り、深層を活用して没入度を向上させる試みや知見について話します!「没入度の高いAR視覚表現の模索と深層を用いた具体的事例」 #XRKaigi深層でAR世界をガツッと拡張するやつ。明日のセッション... 続きを読む
    629pv 1 2019年12月5日
  • 「深層学習を実運用システムに組み込むということ」スライドの感想

    深層を実運用システムに組み込むということ一方で開発側が主導すると、深層でできることを、考えちゃうので現場の課題の一部しか解決しない。|深層を実運用システムに組み込むということ / To incorporate deep learning into actual operation system深層を実運用システムに組み込むということ / To incorporate deep learning into actual operation system深層を実運用シス... 続きを読む
    7677pv 32 6 users 121 2019年3月14日
  • 日曜プログラマの素人が深層学習で自然言語系を使ってみた感想

    なぜかというと深層、いわゆる最近流行りの人工知能を使っているからだったりします。ちなみに、深層を使ってみた経験についてはこちらで書いているのでよかったら見てみてくださいまた、翻訳の精度が深層で著しく上がるとか言われているのも、言葉の順番も学習に組み込まれると前後の文脈も含めて翻訳してくれるから、なんです。これが深層... 続きを読む
    2458pv 24 15 2016年9月20日
  • 第60回 データマイニング+WEB @東京( #TokyoWebmining 60th )ー 機械学習 活用 祭り ー

    [発表タイトル] 「チュートリアル: エッジ側での深層」 by (2018年1月以降) #TokyoWebmining機械学習アルゴリズムをゴリゴリ自分で実装する人は変態…だと…?機械学習アルゴリズムのデバッグ、「俺達は雰囲気でデバッグをしている」はよくわかる「第60回 データマイニング+WEB @東京ー機械学習 活用 祭りー」開催内容まとめです。ニューラル機械翻訳の技術進展・適... 続きを読む
    907pv 2017年10月28日
  • 夢の共演!?Google×Microsoft×NVIDIAの中の人が語るDeep Learningの未来 #pyco..

    #pyconjp #pyconjp_201 工場機械の故障予知や、車の自動運転などで今後深層は使われていく#pyconjp #pyconjp_201 担当者の完全な趣味で聞きに来ています「Beyond Deep Learning 〜深層の次の一手〜」Beyond deeplearning ~深層の次の一手~、ファシリテーターさんモゴモゴな話し方で聞こえにくい。後ろの方のスピーカー入っていないみたいだし。 #pyconjp #pyconjp_201機械学習以前... 続きを読む
    4253pv 4 8 users 9 2016年9月21日
  • ChainerMNによる機械学習の高速化勉強会

    分散深層とChainerMNについて20171128分散深層とChainerMNについて[発表資料] 20171128分散深層とChainerMNについて1件のコメント “20171128分散深層とChainerMNについて”データ並列とモデル並列 / “20171128分散深層とChainerMNについて”同期の方が性能出せてるの興味深い / “20171128分散深層とChainerMNについて”ご参考までに ▼20171128分散深層とChainerMNに... 続きを読む
    800pv 2017年12月2日
  • 的確な深層学習Dis…! ディープニューラルネット確率的プログラミングライブラリEdward #pyconjp #p..

    的確な深層 Dis すごいw #pyconjp #pyconjp_202かしの氏「深層=自信満々ですぐだまされて収束がキモイ」 #pyconjp #pyconjp_202深層は未成熟、モデルがうまくいく説明ができない。モデル構築は職人芸。ハイパーパラメータ問題、モデルの比較できない、学習の収束の振る舞いがキモいwww #pyconjp_202 わかるー#pyconjp_202 #pyconjp 深層は優秀だがまだ未成熟な部分が... 続きを読む
    3298pv 7 2 2017年9月9日
  • 横浜Android and モバイルOSプラットフォーム部第41回勉強会 2018.7.21 #yapf

    深層っていうと予算を取りやすいです」 #yapfさんの"組込エンジニアのための深層"から開始です。 #yapfJetson TX1を使った組み込み向け深層 kmt_t さん #yapf組込エンジニアは100円のマイコンに深層をのせるテクを身につければ幸せになれる #yapf業務で深層で金引っ張りたい人は読んどくとといいらしい。 #yapf :O'Reilly Japan - ゼロから作るDeep Learning さん... 続きを読む
    1270pv 7 1 user 2018年7月21日
  • 東ロボくんの生みの親《新井紀子》教授の間違いが明らかになった日。人間は人工知能に読解力でも負けつつある

    深層勃興以前だったから今は違う、と言いやすいのが救いではあるが。大きなTransformerを双方向にして、大きなコーパスで事前学習し、転移学習したところ、NLPタスクの精度を不連続にあげたBERT。GNMT・GQNのような力業の側面も少しあるが、NLPが人間並の精度を出す可能性を示した。私も転移学習の考察が抜けてると思ったのですが、BERTは関係なさそうですか?[sep][... 続きを読む
    143057pv 1950 505 users 1236 2018年11月5日
  • 学ぶことは楽しいゲーム

    という人工知能についての番組、子供が学習していく様子と同じなので面白い。というより、深層が、子どもの学んでいく様子を研究し、活かしているものだからなのかもしれない。深層のことを知ると、子どもはどうやって学ぶのかがよく分かる。体験的蓄積が、ひとまとまりの自動処理を生む、という「現象」は、深層とそっくり。深層も、失敗... 続きを読む
    987pv 8 1 user 2018年11月4日
  • ヤフー主催「Deep Learning Tokyo 2016」まとめ

    Q:現在の深層は既に幅広く適用できるようになっていますか? A:スピードを如何に上げていくかなどだと深層だと難しいが、精度を上げる側面では深層が有効なので、その領域では浸透しています。 #DLT2016ぜひ、皆さん深層をネタにネットワーキングしてください!! #DLT2016ILSVR2012の深層の衝撃から、ここ数年の取り組みの紹介となります! #DLT2016... 続きを読む
    11804pv 38 16 users 129 2016年3月21日
  • "オッカムの剃刀"は深層学習を剃り落とせるか-科学と理解と数理の話-

    しかし深層の場合は、最尤推定値からズレてもそこまで尤度が悪化しない・・・?)私は(も)「しばらくは人間が科学の進歩を牽引する」と考えているので、深層をうまく利用することで人間の理解が進み、新たな未知が生まれるという意見は新鮮でとても納得しました。(3/4)私の粗い理解では、 ・ベイズ的オッカムの剃刀≒モデル選択では多パラメタにペナル... 続きを読む
    3572pv 32 3 users 4 2020年6月20日
  • 「画像認識の現状認識:ディープラーニングの成功と限界?」岡谷 貴之 (東北大学)「日本人のための音声対話による英会話..

    顔画像認識は深層登場以前から機械でもそこそこできたが、深層の登場によりさらに深化した。#signl #sigslp素人では深層に勝つのは厳しくなっている。#signl #sigslpKL reguralizationなんてあるのか / “音声認識分野における深層技術の研究動向”画像認識の深層の現状まとめ。深層の画像応用での中核技術は「CNNの教師あり学習」一本。人並みにで... 続きを読む
    11330pv 69 7 users 13 2015年5月30日
  • #cmdevio2016 #E 2016/02/20 Developers.IO 2016 (Eトラック)

    深層→多層からなるニューラルネットワークによる学習 #cmdevio2016 #e深層とは多層からなるニューラルネットワークによる学習 #cmdevio2016 #E深層とTensorFlowについてざっくりとした話 #cmdevio2016 #e「深層とTensorFlowについてざっくり」とても聞きたいです #cmdevio2016 #E1990年代には解決できない問題があって、深層が上手く出来なかった #cmdevio2016 #E深層習... 続きを読む
    959pv 7 4 2016年2月19日
  • 【#utmc2】第2回 内容まとめ

    #utmc2 【文字認識と深層】 手書き文字を読ませる研究…元は90年前程から存在 :深層で99.9% → (認識研究)おしまい#utmc2 ※CAPTCHA:最近の動向 深層で100万サンプル学習し10万サンプルで評価した結果、99.8%で解読可能ということになった。 →衰退#utmc2 【Judging a book by its cover】 ・Amazonの137788画像 ・20ジャンル ・深層で自動分類 ↓ 画像認識(文字認識で... 続きを読む
    764pv 2016年10月6日
  • eureka Meetup #02 -Machine Learning Eve-

    #eureka_meetup お手軽に始められるNVIDIAさんが準備されている深層機械学習って何なの?だったので、恋活・婚活アプリpairsの運営会社で、機械学習を勉強中。 pairsの投稿監視に機械学習をどう使ってるか凄く気になる! #eureka_meetupPairsの機械学習を理解してモテるプロフィール作るぞって気持ちで来たのにそういう機械学習の話じゃなかった... #eureka_meetup資料公開しま... 続きを読む
    1033pv 3 6 2017年5月23日
  • 『京急、バリアフリーかつ立体的に見える「錯視サイン」を羽田空港国際線ターミナル駅に設置』とTravel Watch/..

    基礎生物学研究所、立命館大、生理学研究所が3月20日発表「深層によって『蛇の回転錯視』の知覚再現に成功」( または )>大脳皮質の動作原理の有力な仮説「予測符号化理論」を組み込んだ深層機で錯視を再現できるかどうか検証。面白い。深層によって「蛇の回転錯視」の知覚再現に成功 | 基礎生物学研究所/立命館大学/生理学研究所錯視が起き... 続きを読む
    9036pv 25 35 2019年1月28日
  • NIPS2017読み会@PFNまとめ

    グラフと深層とは #nips17yomikai深層は研究の進み方もSGD的ですね. #nips17yomikai解決策:グラフ構造を深層すればよいらしい #nips17yomikai分散深層が今ナウい!NVIDIA的にもナウい! #nips17yomikai今日の NIPS 読み会での発表「分散深層 @ NIPS'17」の資料をアップロードしました。 発表の動画もあります。 2017 年の大規模分散深層の大躍進っぷりを感じて頂... 続きを読む
    8437pv 45 17 users 9 2018年1月21日
1 ・・ 25 次へ