TensorFlow machine learning now optimized for the Snapdragon 835 and Hexagon 682 DSP | QualcommApps optimized for the Qualcomm Hexagon DSP can run faster and consume less power. Today Qualcomm Technologies is introducing support for TensorFlow, the machine learning framework from Google. TensorFlow is now optimized for the Hexagon 682 DSP,
Python Tips: 特異メソッドを作りãŸã„
Pythonã§ã€Œç‰¹ç•°ãƒ¡ã‚½ãƒƒãƒ‰ã€ã‚’作る方法をã”紹介ã—ã¾ã™ã€‚ 特異メソッドã¨ã„ã†ã®ã¯ï¼ˆç§ãŒçŸ¥ã‚‹ã‹ãŽã‚Šï¼‰Ruby発祥ã®ã“ã¨ã°ã§ã€ã€Œç‰¹å®šã®ã‚ªãƒ–ジェクトã ã‘ãŒæŒã¤ãƒ¡ã‚½ãƒƒãƒ‰ã€ã®ã“ã¨ã€‚インスタンスメソッドã¯ç‰¹å®šã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã®ã‚¤ãƒ³ã‚¹ã‚¿ãƒ³ã‚¹ã§ã‚ã‚Œã°ã©ã®ã‚¤ãƒ³ã‚¹ã‚¿ãƒ³ã‚¹ã‹ã‚‰ã‚‚呼ã³å‡ºã™ã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ãŒã€ç‰¹ç•°ãƒ¡ã‚½ãƒƒãƒ‰ã¯ã‚る特定ã®ã‚¤ãƒ³ã‚¹ã‚¿ãƒ³ã‚¹ã‹ã‚‰ã—ã‹å‘¼ã³å‡ºã™ã“ã¨ãŒã§ãã¾ã›ã‚“。 types ライブラリ㮠MethodType ã¨ã„ã†ã‚³ãƒ³ã‚¹ãƒˆãƒ©ã‚¯ã‚¿ã‚’使ãˆã°Pythonã§ã‚‚特異メソッドを作るã“ã¨ãŒã§ãã¾ã™ã€‚ 具体的ã«è¦‹ã¦ã„ãã¾ã™ã€‚ # ライブラリã®èªã¿è¾¼ã¿ from types import MethodType class Dog(object): def __init__(self, name): self.name = name d1 = Dog(“inuâ€) # 以下ã§ç‰¹ç•°ãƒ¡ã‚½ãƒƒãƒ‰ã‚’è¿½åŠ ã—ã¦ã„ãã¾ã™ # ã¾ãšã¯ç‰¹ç•°ãƒ¡ã‚½ãƒƒ
Python Tips: æ—¢å˜ã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã«ã‚¤ãƒ³ã‚¹ã‚¿ãƒ³ã‚¹ãƒ¡ã‚½ãƒƒãƒ‰ã‚’è¿½åŠ ã—ãŸã„
Pythonã§ã€æ—¢å˜ã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã«ã‚¤ãƒ³ã‚¹ã‚¿ãƒ³ã‚¹ãƒ¡ã‚½ãƒƒãƒ‰ã‚’è¿½åŠ ã™ã‚‹æ–¹æ³•ã‚’ã”紹介ã—ã¾ã™ã€‚ æ—¢å˜ã®ã‚¯ãƒ©ã‚¹ã«ãƒ¡ã‚½ãƒƒãƒ‰ã‚’è¿½åŠ ã™ã‚‹ã«ã¯æ¬¡ã®æ‰‹é †ã‚’è¸ã¿ã¾ã™ã€‚ ã¾ãšé–¢æ•°ã‚’別途定義ã—ã¦ã‹ã‚‰ ãã®é–¢æ•°åをクラスã®ã‚¢ãƒˆãƒªãƒ“ュートã«ã™ã‚‹ 具体例を見ã¦ã¿ã¾ã™ã€‚ # __init__ メソッドã ã‘ã‚’å‚™ãˆãŸ Dog クラス class Dog(object): def __init__(self, name): self.name = name # 以下㧠Dog クラス㫠count_number ã¨ã„ã†ã‚¤ãƒ³ã‚¹ã‚¿ãƒ³ã‚¹ãƒ¡ã‚½ãƒƒãƒ‰ã‚’è¿½åŠ ã™ã‚‹ # 01 ã¾ãšã¯é–¢æ•°ã‚’定義 def count_number(self): print "%s counts: one! one!" % self.name # 02 定義ã—ãŸé–¢æ•°ã‚’クラスã®ã‚¢ãƒˆãƒªãƒ“ュートã«è¿½åŠ Dog.count_number = count_number # çµæžœ ta
シグモイド関数 — 機械å¦ç¿’ã® Python ã¨ã®å‡ºä¼šã„
ãªãŠï¼Œ @staticmethod ã®ãƒ‡ã‚³ãƒ¬ãƒ¼ã‚¿ã‚’用ã„ã¦ï¼Œé™çš„メソッドã¨ã—ã¦å®šç¾©ã—ã¦ã‚ã‚Šã¾ã™ï¼Ž sigmoid() ã¯æ•°å¦é–¢æ•°ã§ã‚り，値ã¯ãã®å¼•æ•°ã ã‘ã«ä¾å˜ã—，オブジェクトやクラスã®å†…容や状態ã«ã¯ä¾å˜ã—ãªã„ã®ã§ï¼Œã“ã®ã‚ˆã†ã«é™çš„メソッドã¨ã—ã¦å®šç¾©ã—ã¾ã—ãŸï¼Ž ãã‚Œã§ã¯ï¼Œå®Ÿè¡Œã—ã¦ã¿ã¾ã—ょã†ï¼Ž sigmoid() ã¯é™çš„メソッドãªã®ã§ï¼Œã‚ªãƒ–ジェクトを生æˆã—ãªãã¦ã‚‚実行ã§ãã¾ã™ï¼Ž In [10]: from lr1 import LogisticRegression In [11]: LogisticRegression.sigmoid(0.0) Out[11]: 0.5 In [12]: LogisticRegression.sigmoid(1.0) Out[12]: 0.7310585786300049 In [13]: 1.0 / (1.0 + 1.0 / np.e) Out[13]: 0.7
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Exotic looped trajectories of photons in three-slit interference - Nature Communications
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DR実施日ã®WP
囲ç¢AI “AlphaGo†ã¯ãªãœå¼·ã„ã®ã‹? ～ディープラーニングã€ãƒ¢ãƒ³ãƒ†ã‚«ãƒ«ãƒæœ¨æŽ¢ç´¢ã€å¼·åŒ–å¦ç¿’～ 2016/04/15 大槻 çŸ¥å² 2016/04/15 2 • 背景 • 囲ç¢AIã«ãŠã‘るディープラーニング • 囲ç¢AIã«ãŠã‘る探索 • 囲ç¢AIã«ãŠã‘る強化å¦ç¿’(ãªã©) • ã¾ã¨ã‚ 目次 2016/04/15 3 • AlphaGoä»¥å‰ â€“ 日本ã®å›²ç¢ãƒ—ラグラムZenç‰ã¯ãƒ—ãƒæ£‹å£«ã«4åå±€ã§å‹åˆ©(アマãƒãƒ¥ã‚¢é«˜æ®µè€…レベル) – 人間ãƒãƒ£ãƒ³ãƒ”オンレベルã«ãªã‚‹ã®ã¯10年後ä½ã¨æ€ã‚ã‚Œã¦ã„㟠• 2015/10 – AlphaGoãŒãƒ¨ãƒ¼ãƒãƒƒãƒ‘ãƒãƒ£ãƒ³ãƒ”オンã®Fan Hui 二段ã«5å‹0æ•—*1 • 2016/01 – Google Deep Mind ãŒNature 誌ã«ã€AlphaGoã«é–¢ã™ã‚‹è«–æ–‡*1 を発表 • 市販ソフト(Zen, Crazy Stone …)ã«å¯¾ã—494å‹1æ•— • 2016/0
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Recent Advances in Convolutional Neural Networks (ArXiv PDF)
Recent Advances in Convolutional Neural Networks Jiuxiang Gua,∗ , Zhenhua Wangb,∗ , Jason Kuenb , Lianyang Mab , Amir Shahroudyb , Bing Shuaib , Ting Liub , Xingxing Wangb , Gang Wangb aInterdisciplinary Graduate School, Nanyang Technological University, Singapore bSchool of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore Abstract In the last few years, deep lear
Deep Learning : Bengio先生ã®ãŠã™ã™ã‚レシピ - a lonely miner
先日，身内ã®å‹‰å¼·ä¼š(&ラボã®å‹‰å¼·ä¼š)ã§ï¼ŒDeep Learningã«ã¤ã„ã¦ãŠè©±ã—ã¦ãã¾ã—ãŸï¼Žã“ã‚Œã¾ã§èˆˆå‘³ãŒãªã•ãã†ã ã£ãŸã®ã«ä½•æ•…急ã«ï¼Ÿã¨ã„ã†ã®ã¯ãŠã„ã¦ãŠã„ã¦ï¼Ž 紹介ã—ãŸã®ã¯ï¼ŒDeep Learningã®ç¬¬ä¸€äººè€…ã®ã²ã¨ã‚Šï¼Œ Yoshua Bengio先生自身ãŒåŸ·ç†ã•ã‚ŒãŸï¼Œä»¥ä¸‹ã®è«–文． Yoshua Bengio, Practical recommendations for gradient-based training of deep architectures, arXiv:1206.5533v2, 2012 ã©ã†ã‚„ら書ç±ã®è‰ç¨¿ã®ã‚ˆã†ã§ï¼ŒBengio先生ã®é•·å¹´ã®ç ”究ã§å¾—られãŸã•ã¾ã–ã¾ãªãƒŽã‚¦ãƒã‚¦(最近ã®æ‰‹æ³•ã¾ã§)ãŒãŽã£ã—ã‚Šè©°ã‚è¾¼ã¾ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ï¼Žã™ã”ã„． 以å‰ã‹ã‚‰æ°—ã«ã¯ãªã‚Šã¤ã¤ã‚‚，ã¡ã‚‡ã£ã¨åˆ†é‡ãŒå¤šã„(30ページãらã„ã‚ã‚‹)ã®ã§ï¼Œãªã‹ãªã‹æ‰‹ã‚’出ã™ã“ã¨ãŒã§ããªã‹ã£ãŸã®ã§ã™ãŒï¼Œã‚ˆã†ã‚„ãヤル気ãŒå‡ºã¦ããŸ
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