深層学習はガウス過程 - 作って遊ぶ機械学習。
おつかれさまです． 僕はあまり深層学習に関して記事を書くことはないのですが，ちょっと気になった論文があったので紹介します． [1711.00165] Deep Neural Networks as Gaussian Processes 論文はGoogle Brainの研究者らによるもので，NIPS2017 Bayesian Deep Learning WorkshopICLR2018にacceptされています．実は深層学習をガウス過程（Gaussian process）で構築するのはこの論文が初出ではないのですが，論文ではベイズ学習，深層学習，カーネル法を簡略かつ包括的に説明している内容になっているので非常に参考になります． さて，「深層学習はガウス過程」というのはちょっぴり宣伝的なタイトルにし過ぎてしまったのですが，もう少しだけ正確に論文の要点をまとめると次のようになります． 背景 単一
Practical Deep Learning for Coders - 人工知能に関する断創録
最近、fast.aiのPractical Deep Learning for CodersというMOOCを受講している。 この講座は 無料 動画形式の講義（1回2時間というボリューム） Jupyter NotebookとKerasを使用 CNN、Finetuning、VGG16、ResNet、RNNなどが実践的な例題を通して学べる 実務家がDeep Learningで自分の問題を解決できることが目標 という特徴がある。講義内容は高度で実践的なものが多い印象。例えば、Lesson1でMNISTと思いきや・・・いきなりKaggleのDogs vs. CatsをVGG16 + Finetuningで解いてKaggleに投稿するところまでが課題になっている。これさえできれば画像認識が必要ないろんな課題に同じ技術を適用できるとのこと。 今はまだPart1しかないが、ForumのなかでPart2の動画
Amazonがオープンソースで公開したディープラーニングのライブラリ「DSSTNE」を使ってみる - Qiita
DSSTNEとは？ DSSTNEは、Deep Scalable Sparse Tensor Network Engineの頭文字を並べたもので、読み方は“Destiny”と読むらしい。 なぜ今アマゾンがDeep Learning(DL)のオープンソースを発表したのか？ DSSTNEは、既存のDeepLearningのオープンソースよりも、データがSparse(疎)なときに高いパフォーマンスを示すため、Amazonのように大量の商品データ、ユーザーデータを持ち、その二つのオブジェクトが購買、評価などの行動をした行動データを持つような疎行列データを持つ場合に強いDeapLearningのオープンソースと言える。 スパース(疎)行列データとは？ 疎行列（そぎょうれつ、英: sparse matrix）とは、成分のほとんどが零である行列のことをいう。 スパース行列とも言う。 有限差分法、有限体積法
■featured stories
Emerging technology review シリコンバレーからの先端技術分析レポート。先端技術を学び、日本企業の経営戦略と製品計画策定に寄与。未来を生み出すベンチャー企業やファウンダーと接し、イノベーション誕生の思想に迫る。 “Emerging Technology Review” is research reports featuring the latest technologies. The articles analyze the new wave of the technologies and explores the Silicon Valley culture and innovations. ■featured stories シリコンバレーからの先端技術分析レポート (ブログへのリンク) ■about シリコンバレーで生まれる先端技術を解析 VentureCl
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長文日記
なぜGPUはディープラーニングに向いているか
GitHub - jetpacapp/DeepBeliefSDK: The SDK for Jetpac's iOS Deep Belief image recognition framework
学習するスマホアプリ：画像を分析し、物を識別するシステム