“Deep Learning est mort. Vive Differentiable Programming!”
The education process is full of unpleasant surprises for learners. All students can confirm our statement. They face many common issues, such as the complexity of subjects and assignments, time management, or weak skills. Sometimes, they realize that a concrete task or topic needs to be simplified. These issues lead to a loss of grades. No one wants to lose grades; thus, students look for particu
Cloud poetry: training and hyperparameter tuning custom text models on Cloud ML Engine | Google Cloud Blog
Cloud poetry: training and hyperparameter tuning custom text models on Cloud ML Engine Machine learning models for interpreting and processing natural language have made tremendous advances in recent years thanks to deep learning methods. Recurrent models continue to be a common choice for textual data, but newer models based on fully convolutional architectures like ByteNet, and even more recentl
Deep Learning for NLP Best Practices
Deep Learning for NLP Best Practices Neural networks are widely used in NLP, but many details such as task or domain-specific considerations are left to the practitioner. This post collects best practices that are relevant for most tasks in NLP. This post gives an overview of best practices relevant for most tasks in natural language processing. Update July 26, 2017: For additional context, the Ha
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co
Introducing TensorFlow Feature Columns
Posted by the TensorFlow Team Welcome to Part 2 of a blog series that introduces TensorFlow Datasets and Estimators. We're devoting this article to feature columns—a data structure describing the features that an Estimator requires for training and inference. As you'll see, feature columns are very rich, enabling you to represent a diverse range of data. In Part 1, we used the pre-made Estimator D
【秒速で無料GPUを使う】深層学習実践Tips on Colaboratory - Qiita
2019/5/11 PR: こちらの内容を含め、2019年5月11日発刊の 図解速習DEEP LEARNINGという本ができました。[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiitaでも、一部内容をご覧いただけます 2019/3/9 Colaboratoryに関する情報交換Slackを試験的に立ち上げました。リンクより、登録・ご参加ください。 2019/3/3 TensorBoardに公式対応しました。また、ランタイムのRAM/ディスク空き容量が一目で確認できるようになりました。後ほど記事に追記します。 はじめに Colaboratoryは、無料で使うことができ、ほとんどの主要ブラウザで動作する、設定不要のJupyterノートブック環境です。Googleが、機械学習の教育、研究用に使われることを目的に、無償提供しています。ざっくりというなら、
Gboard 物理手書きバージョンの舞台裏
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads 71 Ads API 11
Google の機械学習研究者による研究・エンジニアリングの進め方のメモ - MyEnigma
TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門 (impress top gear)posted with カエレバ新村 拓也 インプレス 2018-02-16 Amazonで検索楽天市場で検索Yahooショッピングで検索 目次 目次 はじめに メモ 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに Goolgleのベイズ統計、機械学習の研究者である Dustin Tran氏が下記のような面白いブログ記事を上げていたので、 そのメモです。 dustintran.com メモ Googleの機械学習エンジニアにによるエンジニアリングのやり方。研究に使うツールを紹介していて面白い。 https://t.co/IrPU3t34Wx— Atsushi Sakai (@Atsushi_twi) 2018年3月11日 ちょっと内容をメモしてみる。まず初めに何を解くべきかを考え
Open Sourcing the Hunt for Exoplanets
Posted by Chris Shallue, Senior Software Engineer, Google Brain Team (Crossposted on the Google Open Source Blog) Recently, we discovered two exoplanets by training a neural network to analyze data from NASA’s Kepler space telescope and accurately identify the most promising planet signals. And while this was only an initial analysis of ~700 stars, we consider this a successful proof-of-concept fo
Chainerでファインチューニングするときの個人的ベストプラクティス - Qiita
メリークリスマス！！！！ @tabe2314です。 この記事では、明日から使えるChainerテクニックとして、既存モデルをファインチューンして新しいモデルをつくる際の個人的なベストプラクティスを紹介します。 ニューラルネットを学習するために、別の問題、別のデータセットで学習済みのモデルのパラメータをコピーして、それを新しいニューラルネットのパラメータの初期値として使うことをファインチューニングといいます。 典型的なケースとして、一般物体認識のデータセットであるImageNetで学習したネットワークを物体検出やSemantic Segmentationといった別の問題に使用するといった例があります。 一般的にDeep Learningでは大量の学習データが必要とされていますが、あらかじめ（大量のデータで）学習したモデルを初期値として使いファインチューニングすることで、実際に解きたい問題に関
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Why does transformer use noam as the learning rate decay scheme? · Issue #280 · tensorflow/tensor2tensor
Windows FAQ — PyTorch 2.1 documentation
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機械学習モデルフォーマットの話：さようならPMML、こんにちはPFA
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