Deep learning

◆z8RI12j18Y · 2013/12/25(水) 17:39:01.28

http://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning
wikiで意味するそれについて。
wiki以外の定義はお断り。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/05/22(日) 14:44:57.15

>>72
オススメのconv3dできるライブラリとかあります？

72 · 2016/05/22(日) 16:26:27.88

>>73
theano で使えるって聞いたことあるけど、chainer で、自前で書いた

**デフォルトの名無しさん** · 2016/05/22(日) 21:47:49.58

DQNをマルチエージェントでやってる奴おる？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/05/23(月) 22:37:49.09

ＣｈａｉｎｅｒってＧｅｆｏｒｃｅ使ってないと使えないの？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/05/24(火) 05:58:39.86

gpuで動かすならnvidiaじゃないとダメ
amdでは動かない

cpuだけでも動くよ

**デフォルトの名無しさん** · 2016/05/24(火) 17:49:21.97

>>77
ｔｈｘ
たしかにCPUだけでも動くけど、CUDAのインストールは必須なんだね

**デフォルトの名無しさん** · 2016/05/24(火) 23:26:30.84

いや確か必要なかったよ

**デフォルトの名無しさん** · 2016/05/27(金) 22:18:57.35

TensorFlowでいいわやっぱ
これからの主流はTensorFlowでしょやっぱ

**デフォルトの名無しさん** · 2016/06/03(金) 00:44:46.30

二種類の画像で教師ありの学習をさせて画像を変換するネットワークを作ってみたいのですが参考にする論文の検索ワードが思いつきません
何か良いものがあれば紹介していただけないでしょうか

**デフォルトの名無しさん** · 2016/06/03(金) 09:27:09.73

ごめんその説明はちょっとわからないよ
変換ってどう変換したいの？
モーフィングがしたいってこと？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/06/03(金) 10:58:14.54

>>82
分かりにくい表現で申し訳ないです。
画像を必要な領域と不要な領域に分けて不要な部分を黒塗りにするとか、
点がたくさん打ってある画像からその点を点電荷と見なしてポテンシャルのマップを出すとか、
ポテンシャルのマップからそのポテンシャルのマップ上で自由に運動する粒子の存在確率マップを出すとかの類の変換がしたいです

**デフォルトの名無しさん** · 2016/06/03(金) 17:36:38.32

>>83
深層生成モデル？
http://qiita.com/masasora/items/0da970dd2b07f91d1d08

**デフォルトの名無しさん** · 2016/06/03(金) 20:13:59.03

>>83
そういう処理なら既存の画像処理のアルゴリズムで十分実現できるのでは？
ニューラルネットワーク使うまでもないんじゃないの

**デフォルトの名無しさん** · 2016/06/03(金) 22:27:01.67

>>84
まだこれの全容を掴めておらず、何だか近いような違うような気がします。本腰を入れて調べてみます。
大変参考になりました。ありがとうございます

>>85
実は上であげたような類の変換を教師あり学習で覚えさせたいのです
もしそのようなアルゴリズムがあれば教えていただければありがたいです

**デフォルトの名無しさん** · 2016/06/04(土) 14:58:49.47

>>85
必要か必要でないかは学習でやらないと。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/09/04(日) 23:26:01.48

なんでmnistやるときはピクセルの値を0～1にしないとうまく学習できないんでしょうか？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/09/05(月) 10:37:12.43

>>88
学習データの圧縮の影響じゃないの？
カラー画像扱うより2値画像の方がデータ量少ない。
しかもその画像を万とか億単位で学習させなきゃなんない。その結果を使って認識してる。

どうしてもカラー扱いたいなら、学習データからrgbの3ファイルに分解して3原色毎の学習させて、上位段を3原色の認識結果を更に学習させたらいいんじゃね？

これで信号機の配置順に関係なく正確に判別出来ると思うけどなぁ。色判別必要な認識からちょっぴりエスパーしてみたw

**デフォルトの名無しさん** · 2016/09/05(月) 11:46:45.72

質問者も回答者もワケわかってなくて失笑
mnistすら回したことない人がこのスレにいるのも不思議
質問者が言ってるのは二値ではなく最小0最大1のこと

別に元データのように256段階でも精度はでるが、
使ってるサンプルプログラムが0から1を受け入れるように書かれてるだけの話
大方chainerあたりなんだろうけど

**デフォルトの名無しさん** · 2016/09/05(月) 11:49:13.13

mnistにはそもそもカラーデータなんて無い
グレースケール256段階の手書き文字
ここが2chでよかったね
mnistのデータセットの仕様知らないのは機械学習を知らないのと同義

**デフォルトの名無しさん** · 2016/09/05(月) 21:55:18.95

0..1の範囲だと扱いやすいから、そうしてるだけっていう

**デフォルトの名無しさん** · 2016/09/05(月) 23:56:52.51

>>90
>>92
kerasの畳み込みニューラルネットをjuliaから呼び出した時の話なんですけど、255で割るのを忘れて実行すると全く学習できなくなってしまったんです。255で割ったらすんなり学習しました。
今指摘されてPythonからの呼び出しで255で割らずに実行したら割った時より学習が遅いものの、たしかに学習しているのを確認しました。
なんだかよくわからなくなってきたのでもう一度コードを確認してみます。ありがとうございました。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/10/11(火) 19:19:53.07

「慶應ミスコン中止」の陰に1年生女子「集団強姦」　加害学生を直撃！
週刊文春 10月11日(火)18時1分配信
http://zasshi.news.yahoo.co.jp/article?a=20161011-00006659-sbunshun-soci

「慶應ミスコン中止」の陰に1年生女子「集団強姦」　加害学生を直撃！
事件現場
　10月4日、“女子アナの登竜門”とも称される「ミス慶應コンテスト」の中止と、同コンテストを企画・運営する公認学生団体「広告学研究会」(以下「広研」)の解散が発表された。
　慶應大学側は、「告示文」においてその理由を「未成年飲酒」によるものとだけ説明したが、小誌取材により、大学側が明かさなかった「広研」の男子学生が引き起こした重大な事件が明らかになった。
　事件が起きたのは9月2日、現場となったのは、神奈川県葉山町内にある広研の「合宿所」だった。事件の全貌を知る広研所属の学生が語る。
「この日は、広研が夏の間に運営している海の家の撤収を行う作業のため、6人の男子学生が合宿所に泊まっていました。作業終了後、
酒を飲むことになり、呼び出されたのが6人と顔見知りだった1年生のA子さんです」
　そして深夜、男子学生たちは酒で意識のなくなったA子さんに襲いかかったのである。しかも、あろうことか、その様子を別の学生が撮影し、実況まで行っていたという。
　男子学生の一人は小誌の直撃に対して最初は偽名を名乗ったが、「何も答えられないです」と言いながら、本人であることを認めた。
「謝罪の気持ちは本当に……。時が来たら連絡します」と言い残すのが精一杯だった。
　一方でA子さんの母親は、小誌取材に対して、警察に被害届を提出したことを認めた。
　上記事実の確認を慶應大学に求めたところ、「今回の解散命令の基礎になった事実は告示文に記載されているとおりです。なお、
今回の処分は、関係者に複数回にわたる事情聴取を行う等、大学として可能な限りの調査を行ったもので、適正なものと認識しております」との回答があった。

　詳細は、10月13日発売の「週刊文春」10月20日号で報じている。

＜週刊文春2016年10月20日号『スクープ速報』より＞

http://i1.wp.com/media.sairilab.com/wp-content/uploads/2016/10/keioumi3_4.jpg?w=650

またチョーセンジンか。 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:0be15ced7fbdb9fdb4d0ce1929c1b82f)

**デフォルトの名無しさん** · 2016/10/19(水) 18:32:39.44

画像識別にはCNNだそうですね。

動画識別で、時間による画像の変化量で、識別（Classification）したい場合には、どうするのでしょうか。
CNNでできるのでしょうか。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/10/19(水) 19:26:51.62

>>95
何の変化量？

95 · 2016/10/20(木) 08:48:38.11

生体組織を動画でとって、
乾燥の仕方、
乾燥しやすい乾燥しにくい、とか、水分や油分足りてる足りない、
を分類したいです。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/10/20(木) 12:52:53.66

>>97
従来から画像処理でやられてきたことなんでしょうか？使われてきた特徴量とかの知見なしにいきなりCNNはかえって遠回りかも？

95 · 2016/10/20(木) 14:52:12.77

従来の画像処理がイマイチだったのでDNN、という流れです。

95 · 2016/10/20(木) 18:16:18.20

オプティカルフローで１枚にしてCNNする
か、
複数画像を3D CNNする
か、
といったところなのでしょうか。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/11/09(水) 09:49:10.29

質問です：

画像データを、教師なし学習でクラスタリングしたいと思っています。

機械学習～＞Deep Learningの流れで、
教師なし学習よりも教師あり学習が主流になってきっぽいのですが、
前述のDeep Learningで画像データをクラスタリングするのは、どうやるのでしょうか？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/11/15(火) 00:17:52.71

>>101
いろいろあるけど、autoencoder 使って、その後クラスタリングとか

**デフォルトの名無しさん** · 2016/11/15(火) 10:34:44.92

＞autoencoder
って、
教師ありなんですか、教師なしなんですか？

自分あるサイトで教師なしだと思ってたら、別サイトだと教師ありとなってたり、
やはり基礎が無いといろいろと難しいですね。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/11/15(火) 10:49:52.93

それ自動生成した文章？
生成器自作したならすごいね

**デフォルトの名無しさん** · 2016/11/15(火) 10:52:38.14

うお、俺のレスもおかしくなってる
すまんこっちの環境の不具合みたいだ

**デフォルトの名無しさん** · 2016/11/15(火) 12:04:25.80

教師ありとも教師なしとも言えるな

**デフォルトの名無しさん** · 2016/11/15(火) 12:10:47.90

kwsk、kwsk。

実はAutoencoderの教師あり学習サンプルで勉強していたのですが、本当は教師なしのクラスタリングが欲しくて。

それも単なる機械学習のクラスタリングじゃなくて、DNN的にデータ側から分類を発見、みたいな感じで。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/11/16(水) 06:14:50.84

わかったから本でも買って勉強しなさい

**デフォルトの名無しさん** · 2016/11/16(水) 08:15:15.47

だな
もし答えても、その答えだけでは絶対理解できないはず

**デフォルトの名無しさん** · 2016/11/16(水) 08:35:40.48

本は１０冊程度読める状況なうえ、
自費でゼロから作る～
も買いましたよ。
Kindleのみの本も持ってます。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/11/16(水) 08:56:19.33

本から答えを探しなさいよ
それがいい

**デフォルトの名無しさん** · 2016/11/16(水) 10:27:11.75

つ　[㌧] >>111

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/18(日) 13:59:10.64

これって、高校生の数学程度だと、勉強するのはやっぱりそうとう無理でしょうか？
秋葉原の橋の近くの本屋さんでパラパラめくってみたのですけど、動かすくらいはなんとかなるかもしれない、意味がよくわからないな、と。

やっぱり、大学でコンピュータをちゃんと勉強したような人じゃないと、ディープラーニングって意味がわからないものなのでしょうか？

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/18(日) 14:41:56.70

>>113
必要な数学とか統計学も一緒に勉強してしまえばいいと思うよ。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/18(日) 15:13:46.58

>>114
統計とかも勉強する必要があるんですか。
なかなか大変なんですね
ありがとうございます。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/18(日) 16:02:26.11

>>113
馬鹿でも出来る

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/18(日) 16:18:03.59

>>115
動かすだけならNVIDIA DIGITSあたりが手軽だと思うよ。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/18(日) 17:03:17.50

意味が分からない方が幸せかもしれない
知ればあまりの制約の多さに、絶望するだろう
期待しているものには全然届かない

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/18(日) 17:20:31.96

>>117
そうなんですか。
買ってきて、パラパラ読んでる本だとPythonでやってみようとあるので、使わなくなったパソコンにPythonいれてやってみようとしてます。
専用のハードまで買うのはなかなか難しいですね。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/18(日) 17:50:47.06

>>118
まだ本を買ってきて、これから読みはじめるとこなので、挫折できるほど進んでません。
どう言うことができるようになる技術なのか、ある程度わかるようになれたら、いいなぁというのが今の目標です。

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 07:26:43.41

http://blog.livedoor.jp/itsoku/archives/50309292.html

おまえらがChainerばっかり使うからKerasの作者が困惑気味やでｗ

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 09:56:31.36

だってkerasで凝ったことしようとするとすぐにtheanoが顔出すんだもん

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/27(火) 10:39:29.16

H265の検証→アニメ
VR→アニメ
顔認識→アニメ
画像生成→アニメ
なぜなのか
本当にがっかりする

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/30(金) 18:51:53.97

>>114 石村貞雄・園子の御夫妻が「ディープラーニングのための数学」とか東京書籍より出してくれんかな。

**名無し集中** · 2016/12/31(土) 05:27:18.79

>>114
統計やらないといけないというのは
SQLには集合(集合論理、集合演算、述語論理)やらないととおなじなんでは
事典をパラパラめくるのは気づかせられるときあるけど

数学も行列演算だけでよいきがする

**デフォルトの名無しさん** · 2016/12/31(土) 07:23:11.84

行列演算よりは線形代数
それよりも最適化数学かな

**名無し集中** · 2016/12/31(土) 08:04:41.50

>>126
ヤコビアンやらヘッシヤンやらナブラとかだっけ？
そこらは暗号アルゴリズムがライブラリで実装かつ隠蔽されるみたいにユーザより開発者はきにせんでいいのちゃうかな

MITやStanfordやのサイトのぞくとMLでそこらバリバリでてくるけど
Stanford Prof. Ng のMLのCoursera だとOctaveで行列演算がメイン、 Jacobianや偏微分ちらり、最適化降下アルゴリズムはライブラリ呼び出し

DeepLは必要なってくるのかな

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/21(火) 06:44:15.99

2月は卒研で何も出来ない
3月締め切りのいい会議ないものか

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/22(水) 10:55:57.14

CNNしようとすると、フィルタの可視化とかしたいので、やはりＲＧＢ（ＢＧＲ）ですよね。
それだと３バイト。
しかしながら、画像に４方向（上下左右）を持たせたいのですが、どうするのでしょうか。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/26(日) 18:02:09.76

>>129
とりあえず16バイトぐらいもっといたらええやん
いらんかったら使わんでええし、足りんかったらまた言ってや

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/27(月) 09:52:47.98

>>130
16バイトの画像形式ってありましたっけ？
CNNのフィルタを可視化したいので、画像形式じゃないと、困ったことになります。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/27(月) 11:44:45.34

>>130
1組の4枚の画像をそれぞれ別のCNNに送り込んで出力層で加算して
softmax関数を通す方が取り扱いが楽だと思う。

>>131
16バイト画像形式可視化をコーディングできないならCNN出力合成も無理かな?
それなら４方向の画像を2x2に並べた１枚の画像で学習させればよい。

機械学習スレに学習した画像を可視化する記事がある。
http://echo.2ch.net/test/read.cgi/tech/1487433222/19

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/27(月) 13:26:59.27

>>130

＞1組の4枚の画像をそれぞれ別のCNN　softmax関数を通す

そういったことが実現可能なんですね。
それがやりたいことです。

＞可視化をコーディングできないなら

C++とかならいつもやってますが、
実は、Ｍ（ｒｙ、とかでやってるので、
専用関数を使うのですがその中身を見るとゴリゴリで、
慣れてなくてｗ

＞記事

読んでみます。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/02/28(火) 09:16:26.43

>>130

＞４方向の画像を2x2に並べた１枚の画像で学習させればよい

読み直したら、さらにこういう方法もあるですね。
CNNだから、画像間の関連は捨てられないものと思っていたのですが、
同じ形式で４枚並べるのはアリなんですね。

有効な解決策が２つ（以上）あるところが、ＮＮ的というか、おもしろいですね。

**129=133=134** · 2017/02/28(火) 09:22:58.65

ごめんなさい、
アンカー「>>130」と書いたのは間違いで、正しくは「>>132」でした。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/04(土) 12:29:25.59

昨日プライムニュース(BSフジ)でなんかやってたけど
深層学習ってそんなにすごいの？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/04(土) 12:34:37.92

必殺！ディープラーーニング！！

**デフォルトの名無しさん** · 2017/03/04(土) 12:35:51.65

予算どり

**デフォルトの名無しさん** · 2017/04/04(火) 23:40:44.33

Openmpのoffloadingでgpu計算出来るならcupyもtensorflowもいらなくね

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/02(火) 09:39:55.25

>音楽より画像処理の方が凄いな。ディープラーニングで画像補完。
フォトショでＣＧ加工や写真補正をチマチマやる必要のないレベルに来てる。
そのうちディープラーニングで自動作曲とか出てきそう。

画像を塗りつぶした部分に一瞬で自然な画像を補完する技術を早稲田大学の研究者が開発
http://gigazine.net/news/20170501-globally-locally-consistent-image-completion/

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/02(火) 09:51:19.76

Windows7 Pro 64bitでtensorflow-gpuインストールしてるんだけど、
GPUはGeforce750ti&Geforce1080tiで、以下のようにインストールして、

１．ディスプレイドライバインストール
２．Visuaｌ C++ 2015再頒布可能パッケージインストール
３．CUDA 8.0インストール
４．CUDnn V5.1インストール
５．Anaconda3(python 3.5.2)インストール
６．tensorflow用の環境作成
７．tensorflow環境をあくティベーとしてtensorflow.orgのインストール手順に従いtensorflow-gpuをインストール

pythonを起動して

>>>import tensorflow as tf

ってやっても、プロンプトが帰ってくるだけでCUDAのモジュールがロードされない。
通常は、

I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library cublas64_80.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library cudnn64_5.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library cufft64_80.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library nvcuda.dll locally
I c:\tf_jenkins\home\workspace\release-win\device\gpu\os\windows\tensorflow\stream_executor\dso_loader.cc:128] successfully opened CUDA library curand64_80.dll locally

て出るはずなんだけど何が原因だかわかりますか？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/02(火) 09:59:01.87

**デフォルトの名無しさん** · 2017/05/02(火) 10:58:06.59

chainerでtrain_mnist.pyを実行すると、CUDAがないとか言われるからCUDAが見えないんだと思うけどPATHも通ってるし何が悪いのかわからない。。。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/06/20(火) 23:20:03.08

**デフォルトの名無しさん** · 2017/06/21(水) 02:34:10.85

二段目以降をどうやって学習、あそうか

**デフォルトの名無しさん** · 2017/06/21(水) 20:47:34.29

　　､z=ﾆ三三ﾆヽ、
　 ,,{｛彡ﾆ三ﾆ三ﾆミヽ
　}仆ｿ'`´''ｰｰ'''""`ヾﾐi
lﾐ{　　ﾆ == 二　 lﾐ|
　 {ﾐ|　, =､、　,.=-､　ljﾊ
　　{t!　ｨ･=　　r･=,　 !3l　
　　`!､　, ｲ_ _ﾍ　　 l‐'
　　 Y {.┬=､__` j ﾊ￣
,. -‐ へ、｀ニ´ .ｲ　/ /
、　　｜l｀ー‐´ ／　／
　l　　　l　|/__|／／　/　
　l　　 l　l/　|／　 /　　

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/05(水) 14:19:14.44

ニュー速に張られてました。本物ですか？

https://github.com/deepmind
https://github.com/Rochester-NRT/RocAlphaGo.data

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/05(水) 14:41:09.39

どっちもホンモノだろ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/06(木) 00:30:47.69

なに言ってんだこいつ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/06(木) 10:52:24.95

>>147
上はdeepmind公式
下は論文を読んだ有志が作ったもので
deepmindとは無関係

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/06(木) 11:01:08.07

>>147
alphagoは第二の論文は予定しているけど
ソースコードは公開しないと公式には発表しているから
待っていても多分出ないよ。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/11(火) 21:40:35.54

ソースもない、バイナリもない。
ただコードを変更しなくても勝手にゲームのルールを学習したという。誰も再検証できない論文。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/27(木) 09:30:54.98

ネットワークにデータを流すときって、
単なる画像であればＲＧＢ画像でよいのでしょうが、
付加情報足して３次元以上になる場合って、
どういった空間にするんでしょう。
適当なバイナリにするのでなくて、
可視化できる形式なのがＧＯＯＤなんですが。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/07/30(日) 15:45:02.35

>>124

違う人だけどこんなのも

ディープラーニングがわかる数学入門　技術評論社
http://gihyo.jp/book/2017/978-4-7741-8814-0

**デフォルトの名無しさん** · 2017/08/04(金) 09:58:03.92

>>153

の件ですが、
画像に情報量が多い場合、
どういったフォーマットにしてまつか？
色空間とかどれが良いのでしょう。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/08/05(土) 11:46:26.48

YUV

**デフォルトの名無しさん** · 2017/08/07(月) 12:00:59.37

ＹＵＶだと、情報を混ぜられるんですか？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/08/08(火) 08:47:35.59

YUVのメリット教えてくださいorz

**デフォルトの名無しさん** · 2017/08/09(水) 00:59:29.02

夏だねぇ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/08/11(金) 17:21:28.09

372仕様書無しさん2017/08/11(金) 10:31:43.41
フリーランスで検索すると引っかかる零細ITがやっているサイトはだめだ。
高額に見せているけど実際は50万前後
JIET加入した方がいいよ。案件は毎日千件以上末端価格は60万円　平凡な稼働時間の80万円の案件もある。
ユー子が求人をだしてる。名刺も渡せる。ユー子に名刺が渡せるんだぞ。夢のようだ

それらの案件まさぐってHPで転売していたのが零細ITがやるフリーランスサイト

自称エージェントはJIETから流れてくる案件を転売してるだけだった。
JIETに加入すれば誰でも案件に応募することができた。収入が40万50万台にならなくて済む

473非決定性名無しさん2017/08/03(木) 15:21:30.71

JIETに加入すれば誰でも3次60万からスタートだ。フリーランスのサイトをやってる
自称エージェントもそこから案件情報を取得しきてる。サイトで60万で釣って40万から55万の
間でやらしている。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/08/29(火) 07:45:31.53

**デフォルトの名無しさん** · 2017/09/05(火) 09:57:39.41

AIの学習を実験してみたいのですが、
半精度浮動小数点　ビデオカードで、
お勧めのカードはありますか。
手始めに「GeForce GTX 1070」あたりがコスパ的にも良いのでしょうか。

**デフォルトの名無しさん** · 2017/09/05(火) 11:06:33.53

Tesla P100

**デフォルトの名無しさん** · 2017/09/05(火) 16:48:49.41

http://www.hpc.co.jp/campaign_17.html
税込 \1,074,600？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/09/05(火) 22:38:22.11

ReLUって読み方

レル

でいいの？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/09/06(水) 06:25:11.91

よろしいよ。教授が言ってたから

**デフォルトの名無しさん** · 2017/09/06(水) 07:01:44.73

resnetはレズネット？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/09/07(木) 11:44:12.83

エロいな

**デフォルトの名無しさん** · 2017/09/07(木) 19:51:56.27

エロすぎ

**デフォルトの名無しさん** · 2017/09/08(金) 06:37:31.11

井脇ノブ子でも？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/10/06(金) 14:51:47.30

Tensorflowってc++で全部書いた場合の半分ぐらいは速度出る？

**デフォルトの名無しさん** · 2017/10/06(金) 16:32:08.20

ディープラーニングの人気書籍のレビュー見ると、
結局この本はディープラーニングの手前だとか、
機械学習の本であってディープラーニングじゃないとかいうオチで締めくくられているが、
どの本が本当にディープラーニングなんだ？
ひょっとして存在しないのか？