Efficient Processing of Deep Neural Networks: A Tutorial and Survey
Deep neural networks (DNNs) are currently widely used for many artificial intelligence (AI) applications including computer vision, speech recognition, and robotics. While DNNs deliver state-of-the-art accuracy on many AI tasks, it comes at the cost of high computational complexity. Accordingly, techniques that enable efficient processing of DNNs to improve energy efficiency and throughput without
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深層強化å¦ç¿’アルゴリズムã¾ã¨ã‚
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Optunaã§ãƒã‚¤ãƒ‘ーパラメータãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚° - HELLO CYBERNETICS
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optunaを使ã£ã¦ã¿ã‚‹ - TadaoYamaokaã®æ—¥è¨˜
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ディープラーニングã®ãƒ•ãƒ¬ãƒ¼ãƒ ワークã¨ç‰¹è¨±æˆ¦äº‰
6. BN (Batch Normalization) 代替㸠• Google特許㯠dropout, word2vec, DQN ç‰ã‚‚よã知られã¦ã„ã‚‹ãŒã€BNã»ã©ã®å‡ºé¡˜å›½æ•°ã¯ç¨€ • BNã®ä»£æ›¿æ‰‹æ³•é–‹ç™ºã¯å„ªå…ˆåº¦é«˜ Group Normalization [Yuxin Wu+, ECCV2018] https://arxiv.org/abs/1803.08494 • “batch of training examplesâ€ã‚’å¿…ãšã—ã‚‚å¿…è¦ã¨ã—ãªã„æ£è¦åŒ–層 • 特許制度ãŒã‚¤ãƒŽãƒ™ãƒ¼ã‚·ãƒ§ãƒ³ã‚’促進ã—ãŸå¥½ä¾‹ãªã®ã§ã¯ 特許を交ãˆãŸä¼æ¥é–“ã®ç ”究開発競争ãŒé€²ã‚“ã§ã„ã‚‹ 7. 特許戦争 想定ã•ã‚Œã‚‹ã‚·ãƒŠãƒªã‚ª 「コードãŒå…¬é–‹ã•ã‚Œã‚‹ã‹ã‚‰ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ã®ç ”究ã¯ä¸è¦ã€ データ集ã‚ã¦ã‚ã¨ã¯ãƒãƒ¥ãƒ¼ãƒ‹ãƒ³ã‚°ã ã‘ã—ã¦ã‚Œã°ã„ã„〠ã¨ã„ã†è€ƒãˆã®ä¼æ¥ãŒæ»…㶠冷戦状態 è»æ‹¡ç«¶äº‰ 熱戦 特許係争 トップカンファã«æ•°å本通ã™ä¼æ¥åŒå£«ã®æ³¥ä»•åˆ 特
BlueoilãŒOSS化ã—ãŸçž¬é–“ã€LeapMindã§ã¯ | LeapMind BLOG
2018å¹´10月19日金曜日ã€LeapMindã®ä¸»è¦æŠ€è¡“ã§ã‚る低消費電力FPGA上ã§ãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニングを実ç¾ã™ã‚‹ã‚½ãƒ•ãƒˆã‚¦ã‚§ã‚¢ã‚¹ã‚¿ãƒƒã‚¯ã€ŒBlueoilã€ã‚’オープンソース（OSS）化ã—ã¾ã—ãŸã€‚ Deep Learningã‚’ã‚らゆるモノã«é©ç”¨ã™ã‚‹ã€ŒDeep Learning of Things (DoT)ã€ã®ä¸–ç•Œã‚’åŠ é€Ÿã•ã›ã‚‹ã“ã¨ã‚’目指ã™å¼Šç¤¾ã¨ã—ã¦ã¯ã€ç›®æ¨™ã¨ã™ã‚‹æœªæ¥ã«ã¾ãŸä¸€æ©è¿‘ã¥ã„ãŸã®ã§ã¯ã¨æ€ã£ã¦ãŠã‚Šã¾ã™ã€‚ ã“れを機ã«ã€å¤šãã®äººã«çµ„è¾¼ã¿Deep Learningã‚’å°Žå…¥ã—ã¦ã„ãŸã ãã€ç§ãŸã¡ã®ç”Ÿæ´»ã«Deep LearningãŒã©ã‚“ã©ã‚“浸é€ã—ã¦ã„ãã“ã¨ã‚’望んã§ã„る次第ã§ã™ã€‚ ã§ã€ クãƒãƒ¼ã‚ºãƒ‰ã‚½ãƒ¼ã‚¹ã‚’オープンソースã«ã™ã‚‹ã«ã¯ã€ã„ã‚ã„ã‚ãªå±±ã‚’越ãˆã€é‡Žã‚’駆ã‘ã€å·ã‚’渡りã€æµ·ã«æ²ˆã‚€ãªã©æ§˜ã€…ãªå£ã‚’ã®ã‚Šã“ãˆã‚‹å¿…è¦ãŒ 特ã«ãªã„ã§ã™ã€‚ ã„ã‚„ã€ã‚‚ã¡ã‚ã‚“ã€ã‚³ãƒ¼ãƒ‡ã‚£ãƒ³ã‚°ã‚„OSSã«åˆ°ã‚‹ã¾ã§ã«ã¯è€ƒãˆã‚‹ã®ã‚‚億劫ã«ãªã‚‹ãƒ¬ãƒ™ãƒ«ã®è‹¦æ‚©ã‚„ä¹—
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Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
Deep Learning and Reinforcement Learning Summer School, Toronto 2018 - VideoLectures - VideoLectures.NET
Deep Learning and Reinforcement Learning Summer School, Toronto 201829 Lectures · Jul 24, 2018 AboutDeep neural networks are a powerful method for automatically learning distributed representations at multiple levels of abstraction. Over the past decade, they have dramatically pushed forward the state-of-the-art in domains as diverse as vision, language understanding, robotics, game playing, graph
Hot Chips 30 - DeePhiãŒèªžã£ãŸãƒ‡ã‚£ãƒ¼ãƒ—ラーニングã®ãƒˆãƒ¬ãƒ³ãƒ‰(1) ディープラーニングã®æœ€è¿‘ã®é€²æ©ã¨DeePhiã®ãƒ—ラットフォーム| マイナビニュース
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æ¾å°¾ 豊 on Twitter: "Deep Learningエンジニア育æˆè¬›åº§ã€ŒDL4USã€ã®æ¼”習コンテンツを無償公開ã—ã¾ã—ãŸã€‚実装ã«é‡ãã‚’ç½®ã„ã¦ã‚¨ãƒ³ã‚¸ãƒ‹ã‚¢å‘ã‘ã«æ¾å°¾ç ”ã§ä½œæˆã—ãŸã‚‚ã®ã§ã€ç”»åƒèªè˜ã‚„翻訳モデルã‹ã‚‰å§‹ã¾ã‚Šã€ç”Ÿæˆãƒ¢ãƒ‡ãƒ«ã‚„強化å¦ç¿’ã¾ã§æ‰±ã†å®Ÿè·µçš„ãªå†…容ã«ãªã£â€¦ https://t.co/bkKIwpZMp5"
Vishwak Srinivasan on Twitter: "My open source journey so far - how it started and why I choose to continue traveling the lands of code while being… https://t.co/YWQyyZ32H1"
Approximating CNNs with Bag-of-local-Features models works...
Tasuya Kida on Twitter: "DeepLearning ã®ã‚³ãƒ¼ãƒ‰ä»˜ãè«–æ–‡ãŒã¡ã‚ƒã‚“ã¨ã‚«ãƒ†ã‚´ãƒ©ã‚¤ã‚ºã•ã‚Œã¦ã¾ã¨ã¾ã£ã¦ã„ã¦ã€‚ウルトラスーパー最高ã®ã‚¦ã‚§ãƒ–サイトã™ãŽã‚‹ã€‚ / https://t.co/ghoGpHne6y"
GitHub - mbadry1/Trending-Deep-Learning: Top 100 trending deep learning repositories sorted by the number of stars gained on a specific day.
Takuya Akiba on Twitter: "Optuna v0.6.0 をリリースã—ã¾ã—ãŸï¼ https://t.co/Ug8tYoJxZt æžåˆˆã‚Šæ©Ÿèƒ½ã® Keras サãƒãƒ¼ãƒˆã€æžåˆˆã‚Šã®æ–°ã‚¢ãƒ«ã‚´ãƒªã‚ºãƒ ASHA (Asynchronous Successive Halvin… https://t.co/zN3GoqvaRj"
ソニーã®ãƒœãƒ¼ãƒ‰ã‚³ãƒ³ãƒ”ュータ「SPRESENSEã€ã§AI開発ツールãŒåˆ©ç”¨å¯èƒ½ã«
403 - Forbidden Access to The Digital Library
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