Deep Learning Acceleration勉強会(# DLAccel)ã«å‚åŠ ã—ã¦ããŸã®ã§ã¾ã¨ã‚ - ã´ã‚ˆã´ã‚ˆ.py今日å‚åŠ ã—ã¦ã㟠Deep Learning Acceleration勉強会 - connpass ãŒéžå¸¸ã«é¢ç™½ã‹ã£ãŸ. 一度èžã„ãŸã ã‘ã§ã¯å…¨ç„¶ç†è§£ã§ããªã‹ã£ãŸã®ã§ã€å¾Œã‹ã‚‰èªã¿è¿”ã™ã‚ˆã†ã«å…¬é–‹ã•ã‚ŒãŸè³‡æ–™ã‚„è«–æ–‡ãªã©ã‚’メモをã¾ã¨ã‚ãŸã€‚ ç§è‡ªèº«ã¯ä»•äº‹ã§ä¸€åº¦tensorflowã§CNN触ã£ã¦ã¿ãŸãらã„ã§ã€è¶…åˆå¿ƒè€…ãªã®ã§ã€ ãŠã‹ã—ãªæ›¸ã方をã—ã¦ã„ã‚‹ã¨ã“ã‚ãŒã‚ã‚‹ã‹ã‚‚ã—ã‚Œã¾ã›ã‚“ヾ(´ﾟДﾟ;) [2017/09/04 11:00 追記] é–“é•ã„ã®ä¿®æ£/æƒ…å ±è¿½è¨˜ 目次 モデルアーã‚テクãƒãƒ£è¦³ç‚¹ã‹ã‚‰ã®Deep Neural Network高速化 by Yusuke Uchida(@yu4u)ã•ã‚“ 資料 よãã‚る高速化ã®æ–¹æ³• Factorization conv(5 x 5) => conv(3 x 3) - conv(3 x 3) conv(3 x 3) -> conv(1 x 3) - conv (3 x
インフラエンジニア必見ï¼å‹‰å¼·ä¼šã®æ©ãæ–¹
IT勉強会ã§æ‡‡è¦ªä¼šã‚’ã™ã‚‹ã¨ãæ°—ã‚’ã¤ã‘ã‚‹ã“㨠- ã¨ã‚るインフラエンジニアã®æ—¥å¸¸
UIã‚’çŸæœŸé–“ã§æ¤œè¨¼ã™ã‚‹ãƒ‡ã‚¶ã‚¤ãƒ³ã‚¹ãƒ—リント | 1 pixel｜サイãƒãƒ¼ã‚¨ãƒ¼ã‚¸ã‚§ãƒ³ãƒˆå…¬å¼ã‚¯ãƒªã‚¨ã‚¤ã‚¿ãƒ¼ã‚ºãƒ–ãƒã‚°
IT勉強会を探ãㆠ- IT勉強会カレンダー以é™ã‚’ã“ã®å…ˆç”Ÿãã®ã“ã‚‹ãŸã‚ã«ã¯ - 鎌玉ã®ã‚ˆã—ãªã—ã”ã¨
知ã£ã¦ãŠãã¹ãIT勉強会を探ã›ã‚‹ã‚µãƒ¼ãƒ“ス9é¸
{{#tags}}- {{label}}
{{/tags}}