機械学習 名古屋 第４回勉強会 ディープラーニングその2 (2016/05/21 13:00〜)
前回に続き、TensorFlowを使ったディープラーニングの勉強会を行います。 今回のテーマは、「畳み込みニューラルネットをTensorFlowで使えるようになりましょう」です。 前回の勉強会では、MNIST For ML Beginners( https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/index.html )を3層レイヤーで行うというハンズオンを行いました。今回は、畳み込みネットワークを中心に行います。畳み込みニューラルネットをTensorFlowで使えるようになりましょう。講師は前回に引き続き、antimon2さんに行って頂きます。 畳み込みニューラルネットがまだイマイチ分かっていないという方は、ぜひご参加ください。 前回、参加されなかった方も、お気軽にご参加ください。 前回の資料等は下記より確認できますので、Tensor
ディープラーニングセミナー2015(名古屋)に行ってきた | kako blog
ディープラーニングセミナー2015(名古屋)に行ってきた。 セミナー資料は後ほど公開されるそうだ。(追記、資料が公開された。後述) 覚え書きまとめ。 ・CPUに比べてGPUの演算性能の進化が著しい。 ・NVIDIAのGPUはゲーム用に作ってきたが、ディープラーニング需要が増えてきたので、ディープラーニング向けにハードやソフトを開発している。 ・ディープラーニングにはGeForceのTITAN Xとか売れている。次のPascal世代のGPUはディープラーニング向けに単精度計算などの機能が拡張される。 ・車載や組み込み用にはTESLAというチップを搭載したキットを用意している。信頼性確保のためにメモリのECCを使っている。今後はGPU内部のレジスタや一時メモリにもECCを使って、信頼性を上げていく。 ・ディープラーニングの処理で重たいのは入力の畳み込み計算と、全ニューロン素子を通した演算をする
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