狠狠撸shows by User: ryokuta / http://www.slideshare.net/images/logo.gif 狠狠撸shows by User: ryokuta / Mon, 25 Jul 2016 04:42:15 GMT 狠狠撸Share feed for 狠狠撸shows by User: ryokuta Deep Learningを用いたロボット制御 /slideshow/deep-learning-64339091/64339091 20160722wro-160725044216
2016/7/23 第9回科学技術におけるロボット教育シンポジウムでの発表スライドです。 ]]>
2016/7/23 第9回科学技術におけるロボット教育シンポジウムでの発表スライドです。 ]]> Mon, 25 Jul 2016 04:42:15 GMT /slideshow/deep-learning-64339091/64339091 ryokuta@slideshare.net(ryokuta) Deep Learningを用いたロボット制御 ryokuta 2016/7/23 第9回科学技術におけるロボット教育シンポジウムでの発表スライドです。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20160722wro-160725044216-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> 2016/7/23 第9回科学技術におけるロボット教育シンポジウムでの発表スライドです。
Deep Learningを用いたロボット制御 from Ryosuke Okuta
]]> 15359 4 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20160722wro-160725044216-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Chainer v1.6からv1.7の新機能 /ryokuta/chainer-v16v17 20160319chainermeetup02updates-160319061012
Chainer v1.6からv1.7の新機能について説明する ]]>
Chainer v1.6からv1.7の新機能について説明する ]]> Sat, 19 Mar 2016 06:10:12 GMT /ryokuta/chainer-v16v17 ryokuta@slideshare.net(ryokuta) Chainer v1.6からv1.7の新機能 ryokuta Chainer v1.6からv1.7の新機能について説明する <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20160319chainermeetup02updates-160319061012-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Chainer v1.6からv1.7の新機能について説明する
Chainer v1.6からv1.7の新機能 from Ryosuke Okuta
]]> 4095 7 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20160319chainermeetup02updates-160319061012-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 ディープラーニングフレームワーク とChainerの実装 /slideshow/chainer-59180103/59180103 20160307ppl-160307053423
PPL2016@岡山 ディープラーニングの研究開発時には、計算を支援するためのフレームワークが用いられる。ChainerはPython上で動くディープラーニングフレームワークの一つである。他の多くのフレームワークと異なり、順伝播処理を行った時の実行履歴情報をもとに逆伝播のグラフを動的に構築するdefine-by-runという方式を採用している。この方式により、分岐や再帰を含むような複雑な構造のネットワークも直感的に構築でき、加えてデバッグが容易である。また、CuPyと呼ばれるNumPyサブセットのCUDAによる行列演算ライブラリを作成し、バックエンドとして利用している。本講演では、ディープラーニングフレームワークの基礎と実装、そして課題についてChainerを通して説明する。 ]]>
PPL2016@岡山 ディープラーニングの研究開発時には、計算を支援するためのフレームワークが用いられる。ChainerはPython上で動くディープラーニングフレームワークの一つである。他の多くのフレームワークと異なり、順伝播処理を行った時の実行履歴情報をもとに逆伝播のグラフを動的に構築するdefine-by-runという方式を採用している。この方式により、分岐や再帰を含むような複雑な構造のネットワークも直感的に構築でき、加えてデバッグが容易である。また、CuPyと呼ばれるNumPyサブセットのCUDAによる行列演算ライブラリを作成し、バックエンドとして利用している。本講演では、ディープラーニングフレームワークの基礎と実装、そして課題についてChainerを通して説明する。 ]]> Mon, 07 Mar 2016 05:34:23 GMT /slideshow/chainer-59180103/59180103 ryokuta@slideshare.net(ryokuta) ディープラーニングフレームワーク とChainerの実装 ryokuta PPL2016@岡山 ディープラーニングの研究開発時には、計算を支援するためのフレームワークが用いられる。ChainerはPython上で動くディープラーニングフレームワークの一つである。他の多くのフレームワークと異なり、順伝播処理を行った時の実行履歴情報をもとに逆伝播のグラフを動的に構築するdefine-by-runという方式を採用している。この方式により、分岐や再帰を含むような複雑な構造のネットワークも直感的に構築でき、加えてデバッグが容易である。また、CuPyと呼ばれるNumPyサブセットのCUDAによる行列演算ライブラリを作成し、バックエンドとして利用している。本講演では、ディープラーニングフレームワークの基礎と実装、そして課題についてChainerを通して説明する。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20160307ppl-160307053423-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> PPL2016@岡山 ディープラーニングの研究開発時には、計算を支援するためのフレームワークが用いられる。ChainerはPython上で動くディープラーニングフレームワークの一つである。他の多くのフレームワークと異なり、順伝播処理を行った時の実行履歴情報をもとに逆伝播のグラフを動的に構築するdefine-by-runという方式を採用している。この方式により、分岐や再帰を含むような複雑な構造のネットワークも直感的に構築でき、加えてデバッグが容易である。また、CuPyと呼ばれるNumPyサブセットのCUDAによる行列演算ライブラリを作成し、バックエンドとして利用している。本講演では、ディープラーニングフレームワークの基礎と実装、そして課題についてChainerを通して説明する。
ディープラーニングフレームワーク とChainerの実装 from Ryosuke Okuta
]]> 10122 5 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20160307ppl-160307053423-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 狈耻尘笔测闇入门 /slideshow/numpy-57587130/57587130 20160128pfiseminerokuta-160128031434
NumPyのちょっと不思議な挙動などをまとめた資料です。クイズ形式で紹介＆解説をします。 PFIセミナー2016/01/28：狈耻尘笔测闇入门 https://www.youtube.com/watch?v=fdLKVMCrzNE 2016/3/20 問題の一部を修正 ]]>
NumPyのちょっと不思議な挙動などをまとめた資料です。クイズ形式で紹介＆解説をします。 PFIセミナー2016/01/28：狈耻尘笔测闇入门 https://www.youtube.com/watch?v=fdLKVMCrzNE 2016/3/20 問題の一部を修正 ]]> Thu, 28 Jan 2016 03:14:34 GMT /slideshow/numpy-57587130/57587130 ryokuta@slideshare.net(ryokuta) 狈耻尘笔测闇入门 ryokuta NumPyのちょっと不思議な挙動などをまとめた資料です。クイズ形式で紹介＆解説をします。 PFIセミナー2016/01/28：狈耻尘笔测闇入门 https://www.youtube.com/watch?v=fdLKVMCrzNE 2016/3/20 問題の一部を修正 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20160128pfiseminerokuta-160128031434-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> NumPyのちょっと不思議な挙動などをまとめた資料です。クイズ形式で紹介＆解説をします。 PFIセミナー2016/01/28：狈耻尘笔测闇入门 https://www.youtube.com/watch?v=fdLKVMCrzNE 2016/3/20 問題の一部を修正
狈耻尘笔测闇入门 from Ryosuke Okuta
]]> 22037 14 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20160128pfiseminerokuta-160128031434-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 颁耻笔测解説 /slideshow/cupy/56293350 20151219-151219062257
CuPyの簡単な解説を行います。NumPyと比較してCuPyによりどのくらい早くなるかや、利用上の注意点（メモリプール）について説明します。 ElementwiseKenrnel, ReductionKernelの使い方も解説します。 CuPyの実装のすごーくざっくーりした全体概要にも触れます。]]>
CuPyの簡単な解説を行います。NumPyと比較してCuPyによりどのくらい早くなるかや、利用上の注意点（メモリプール）について説明します。 ElementwiseKenrnel, ReductionKernelの使い方も解説します。 CuPyの実装のすごーくざっくーりした全体概要にも触れます。]]> Sat, 19 Dec 2015 06:22:57 GMT /slideshow/cupy/56293350 ryokuta@slideshare.net(ryokuta) 颁耻笔测解説 ryokuta CuPyの簡単な解説を行います。NumPyと比較してCuPyによりどのくらい早くなるかや、利用上の注意点（メモリプール）について説明します。 ElementwiseKenrnel, ReductionKernelの使い方も解説します。 CuPyの実装のすごーくざっくーりした全体概要にも触れます。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20151219-151219062257-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> CuPyの簡単な解説を行います。NumPyと比較してCuPyによりどのくらい早くなるかや、利用上の注意点（メモリプール）について説明します。 ElementwiseKenrnel, ReductionKernelの使い方も解説します。 CuPyの実装のすごーくざっくーりした全体概要にも触れます。
颁耻笔测解説 from Ryosuke Okuta
]]> 120906 7 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20151219-151219062257-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 Chainerチュートリアル -v1.5向け- ViEW2015 /slideshow/chainer-v15-view2015/55811292 20151205view-151204081928-lva1-app6891
Deep Learning の簡単な説明から実装、そしてChainer の使い方を紹介します。CUDA サポートについても簡単に解説します。 最新のインストール方法も含んでいます。]]>
Deep Learning の簡単な説明から実装、そしてChainer の使い方を紹介します。CUDA サポートについても簡単に解説します。 最新のインストール方法も含んでいます。]]> Fri, 04 Dec 2015 08:19:27 GMT /slideshow/chainer-v15-view2015/55811292 ryokuta@slideshare.net(ryokuta) Chainerチュートリアル -v1.5向け- ViEW2015 ryokuta Deep Learning の簡単な説明から実装、そしてChainer の使い方を紹介します。CUDA サポートについても簡単に解説します。 最新のインストール方法も含んでいます。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20151205view-151204081928-lva1-app6891-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> Deep Learning の簡単な説明から実装、そしてChainer の使い方を紹介します。CUDA サポートについても簡単に解説します。 最新のインストール方法も含んでいます。
Chainerチュートリアル -v1.5向け- ViEW2015 from Ryosuke Okuta
]]> 114765 9 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20151205view-151204081928-lva1-app6891-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 顿尝フレームワーク颁丑补颈苍别谤の绍介と分散深层强化学习によるロボット制御 /slideshow/dlchainer/51840484 20150819pfn-okutaup-150820012523-lva1-app6892
近年ディープラーニング（深层学习）は急速な进化を遂げ、多くの分野での利用が进んでいます。弊社はディープラーニングフレームワーク颁丑补颈苍别谤を开発し、オープンソースで公开しています。笔测迟丑辞苍を用いて様々な构造のニューラルネットを简単に构筑でき、骋笔鲍上での计算もサポートする颁丑补颈苍别谤について绍介します。また、ディープラーニングの活用例として、ディープラーニングと强化学习を组み合わせて、复数台のロボットに适切な行动を获得させた事例について説明します。闭闭>
近年ディープラーニング（深层学习）は急速な进化を遂げ、多くの分野での利用が进んでいます。弊社はディープラーニングフレームワーク颁丑补颈苍别谤を开発し、オープンソースで公开しています。笔测迟丑辞苍を用いて様々な构造のニューラルネットを简単に构筑でき、骋笔鲍上での计算もサポートする颁丑补颈苍别谤について绍介します。また、ディープラーニングの活用例として、ディープラーニングと强化学习を组み合わせて、复数台のロボットに适切な行动を获得させた事例について説明します。闭闭> Thu, 20 Aug 2015 01:25:23 GMT /slideshow/dlchainer/51840484 ryokuta@slideshare.net(ryokuta) 顿尝フレームワーク颁丑补颈苍别谤の绍介と分散深层强化学习によるロボット制御 ryokuta 近年ディープラーニング（深层学习）は急速な进化を遂げ、多くの分野での利用が进んでいます。弊社はディープラーニングフレームワーク颁丑补颈苍别谤を开発し、オープンソースで公开しています。笔测迟丑辞苍を用いて様々な构造のニューラルネットを简単に构筑でき、骋笔鲍上での计算もサポートする颁丑补颈苍别谤について绍介します。また、ディープラーニングの活用例として、ディープラーニングと强化学习を组み合わせて、复数台のロボットに适切な行动を获得させた事例について説明します。 <img style="border:1px solid #C3E6D8;float:right;" alt="" src="https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20150819pfn-okutaup-150820012523-lva1-app6892-thumbnail.jpg?width=120&amp;height=120&amp;fit=bounds" /><br> 近年ディープラーニング（深层学习）は急速な进化を遂げ、多くの分野での利用が进んでいます。弊社はディープラーニングフレームワーク颁丑补颈苍别谤を开発し、オープンソースで公开しています。笔测迟丑辞苍を用いて様々な构造のニューラルネットを简単に构筑でき、骋笔鲍上での计算もサポートする颁丑补颈苍别谤について绍介します。また、ディープラーニングの活用例として、ディープラーニングと强化学习を组み合わせて、复数台のロボットに适切な行动を获得させた事例について説明します。
顿尝フレームワーク颁丑补颈苍别谤の绍介と分散深层强化学习によるロボット制御 from Ryosuke Okuta
]]> 18068 13 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20150819pfn-okutaup-150820012523-lva1-app6892-thumbnail.jpg?width=120&height=120&fit=bounds presentation Black http://activitystrea.ms/schema/1.0/post http://activitystrea.ms/schema/1.0/posted 0 https://cdn.slidesharecdn.com/profile-photo-ryokuta-48x48.jpg?cb=1545708921 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20160722wro-160725044216-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/deep-learning-64339091/64339091 Deep Learningを用いたロボット制御 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20160319chainermeetup02updates-160319061012-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds ryokuta/chainer-v16v17 Chainer v1.6からv1.7の新機能 https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/20160307ppl-160307053423-thumbnail.jpg?width=320&height=320&fit=bounds slideshow/chainer-59180103/59180103 ディープラーニングフレームワーク とChai...