Deep Learning with Python を読んだ
TL;DR Deep Learning with Python を読んだ よく書かれている本で、特に初学者〜中級者が Keras を使ってモデル構築ができるようになるには最適 扱っているトピック自体は他の本と比べてそこまで変わっていないが、一つ一つの質は高い 個人的には Keras の実装の話などをもっとして欲しかった Keras 作者の Chollet 氏が書いた deep learning 本ということで、どんな内容なんだろうと思って読んでみた。 結論から言うととてもよく書けている本で、対象読者は Keras を使って deep learning を始めたい（始めてみた）という人かと思う。 どんな経緯で出した本かとかそういうのは全然知らないが、deep learning が使えるようになるための getting started となる決定版を書いたぞ、という印象を受けた。 自分としては
Wide & Deep Learning: Better Together with TensorFlow
Posted by Heng-Tze Cheng, Senior Software Engineer, Google Research The human brain is a sophisticated learning machine, forming rules by memorizing everyday events (“sparrows can fly” and “pigeons can fly”) and generalizing those learnings to apply to things we haven't seen before (“animals with wings can fly”). Perhaps more powerfully, memorization also allows us to further refine our generalize
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Welcome — Theano 0.9.0 documentation
Welcome¶ Theano is a Python library that allows you to define, optimize, and evaluate mathematical expressions involving multi-dimensional arrays efficiently. Theano features: tight integration with NumPy – Use numpy.ndarray in Theano-compiled functions. transparent use of a GPU – Perform data-intensive computations much faster than on a CPU. efficient symbolic differentiation – Theano does your d
Google Launches Deep Learning with TensorFlow MOOC - KDnuggets
Google Launches Deep Learning with TensorFlow MOOC Google and Udacity have partnered for a new self-paced course on deep learning and TensorFlow, starting immediately. Deep learning is still everywhere, and its prevalence is steadily growing. Much of the current excitement surrounding machine learning is deep neural network-based, and practitioners and researchers alike are attracted to the subfie
Deep Learning | Udacity
Dive into deep learning with this practical course on TensorFlow and the Keras API. Gain an intuitive understanding of neural networks without the dense jargon. Learn to build, train, and optimize your own networks using TensorFlow. The course also introduces transfer learning, leveraging pre-trained models for enhanced performance. Designed for swift proficiency, this course prioritizes hands-on
The Unreasonable Reputation of Neural Networks | [ thinking machines ]
January 12, 2016It is hard not to be enamoured by deep learning nowadays, watching neural networks show off their endless accumulation of new tricks. There are, as I see it, at least two good reasons to be impressed: (1) Neural networks can learn to model many natural functions well, from weak priors. The idea of marrying hierarchical, distributed representations with fast, GPU-optimised gradient
![The Unreasonable Reputation of Neural Networks | [ thinking machines ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9c8660cede6e159c71f470b07839280f969d0c49/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fweb.mit.edu%2Flbh%2Fwww%2Ftree51.png)
Reddit - Dive into anything
Hi everyone! Was wondering what you guys thought about implementing distributed deep learning using erlang. Basically the deep neural network would be modelled with each neuron acting as a separate process. Since erlang allows millions of processes and also scales across machines, this method could be used to potentially model large neural networks. Thoughts?
ＢＥＳＯＭ（ビーソム）ブログ LSTM 、ちょっとだけ理解を試みる
ＢＥＳＯＭ（ビーソム）は、ベイジアンネットを用いて大脳皮質の情報処理を再現する機械学習アルゴリズムです。ＢＥＳＯＭに関連する研究者向けの情報発信をしていきます。（内容は個人の意見であり所属する組織の見解ではありません。） 時系列データを学習するニューラルネットの一種、 LSTM について、 ちょっとだけ理解しようと試みたので、自分用のメモをここに書いておきます。 「Long Short-Term Memory in Recurrent Neural Networks」 http://www.felixgers.de/papers/phd.pdf ドイツ Hannover 大、 FELIX GERS の Thesis, 2001 。 p.11 に「従来の（初期の）ＬＳＴＭ」の全体像が書かれている。 が、メモリブロックが１つに省略されているので全体像が分かりにくい。 （ＲＮＮの中間層の各ユニッ
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https://research.google.com/archive/large_deep_networks_nips2012.pdf
Chainer: A flexible framework for neural networks
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DeNAの機械学習・深層学習活用した�体験提供の挑戦
Chainerの使い方と自然言語処理への応用