2. 注意 • このスライドはニューラルネットについて知って いる人向けです。 • 説明のために簡単なC++のコードを使っていま す。 • もしニューラルネットについて知らない場合は下 記を見てください。 • http://www.slideshare.net/unnonouno/ss-4 3844132 2 3. Agenda • Self Introduction • Why do you use the DyNet ? • What is DyNet ? • How to apply the DyNet for Natural language processing ? 3 4. Agenda • Self Introduction • Why do you use the DyNet ? • What is DyNet ? • How to apply the DyNet for

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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 手書きひらがなの認識、教科書通りの畳み込みニューラルネットワーク（ディープラーニング）で、99.78%の精度が出ました。教科書通りである事が（独自性がない事が）逆に読む方・書く方にメリットがありそうなので、Qiitaで記事にします。 ソースコード ソースコードは https://github.com/yukoba/CnnJapaneseCharacter です。 いきさつ いきさつは、友人と手書きひらがなの認識の雑談をFacebookでしていて、ググったら、この2つが見つかりました。 「Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひら

印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます クラスキャットは2月1日、Microsoftがオープンソース（OSS）化した深層学習（ディープラーニング）ツールキット「Computational Network Toolkit（CNTK）」をAmazon Web Services（AWS）とMicrsoft Azureでベースとする機械学習マネージドサービス「ClassCat Deep Learning Service v2」を、Amazon Web Services（AWS）とAzure上で提供を開始した。オプションで米GoogleがやはりOSS化した深層学習シフレームワーク「TensorFlow」も利用可能。 ClassCat Deep Learning Service v2は、

AWS／Azure上でTensorFlow、CNTKを――機械学習環境のマネージドサービスが登場：GPUインスタンスを活用、CPUのみでも利用可 クラスキャットが、機械学習環境のマネージドサービス「ClassCat Deep Learning Service v2」の提供を発表した。Amazon Web ServicesとMicrosoft Azureに対応する。 クラスキャットは2016年2月1日、機械学習環境のマネージドサービス「ClassCat Deep Learning Service v2」の提供を開始したことを発表した。Amazon Web Services（AWS）またはMicrosoft Azure（Azure）に対応する。 同サービスは、AWSやAzureが提供しているGPU対応の仮想サーバインスタンスを用いており、「Ubuntu Server 14.04 LTS」に、事

本書の概要 深層学習は，2012年に行われた画像認識のコンペティションで優れた成績を収め，急速に注目されるようになった機械学習の技術です． 本書は，2013年5月〜2014年7月の7回にわたる人工知能学会誌での連載解説「DeepLearning（深層学習）」に大幅な加筆を行い，索引などを追加して書籍としてまとめたものです．2015年時点での深層学習についてのほとんどの話題について解説しています． 各章は独立した読み物となっており，それぞれの話題について個別に知ることができます．一方で，索引を充実させて，深層学習に関する様々なキーワードについて調べることができるようにもしました． 一方で，多数ある深層学習のソフトウェアを用いる方法については述べていません．本書はこれらのソフトウェアを誤用しないために，深層学習の動作原理を紹介し，各手法の適用可能範囲を知っていただくためのものです． 関連情報

A Powerful, Flexible, and Intuitive Framework for Neural Networks Get Started Learn More

PyData Tokyo Meetup #1 on October 30th, 2014 Meetup #1 詳細：http://pydatatokyo.connpass.com/event/9543/ Meetup #1 テーマ：Deep Learning スピーカー：株式会社 Preferred Networks 大野 健太さん タイトル：Caffeとmaf を用いたディープラーニング開発・実験方法 スライド：http://www.slideshare.net/KentaOono/how-to-develop 概要：ディープラーニングは様々なタスクで圧倒的な精度向上を上げる反面、設計の自由度や膨大なパラメータの為にチューニングに困難を伴うことが多い。ディープラーニングの活用には効率的な仮説構築・開発・実験・検証のサイクルが鍵となる。mafはPythonベースのビルドツールで

クリスマスイブの夜は男三人しかいないオフィスで関数型言語の素晴らしさについて語っていた西鳥羽です。こんにちは。 昨日のPFIセミナーで「Deep Learningと自然言語処理」というタイトルで発表させていただきました。以下がその時の資料です。 この辺りに興味を持たれた方は今度の1月20日に「NIPS 2014 読み会」http://connpass.com/event/10568/ もどうぞ。残り枠数少ないので申し込みはお早めに。 本当はBoltzmann Machine, Deep Belief Network, Auto Encoder, Stacked Auto EncoderなどのDeep Learningの歴史的なところも説明したかったのですが端折ってしまいました。Deep Learningそのものの説明も含めて以下の資料が参考になります。 http://ci.nii.ac.j