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2017.06.22並列に Deep Learning して、高速に賢くなれるか
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2017.06.20データ解析のための統計モデリング入門 マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)法とベイズ統計モデル 読書メモ1
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2017.06.19ChainerがMicrosoft Azure, Windows に対応
#azure#Chainer#CNTK#Deep Learning#microsoft#Prefered Networks -
2017.06.16データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ10
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2017.06.15書評:『自然言語処理と深層学習《Ｃ言語によるシミュレーション》』
#beautifier#c++#CNN#RNN#自然言語処理 -
2017.06.13データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ9
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2017.06.12Windows10でFORTRANを動かさねばならない(下)
#FORTRAN#python#Windows10 -
2017.06.09データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ8
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2017.06.09Windows10でFORTRANを動かさねばならない(中)
#FORTRAN#Windows10 -
2017.06.06データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ7
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2017.06.06Windows10でFORTRANを動かさねばならない(上)
#FORTRAN#GNU#MinGW#Windows10#コンピュータ考古学 -
2017.06.03プーリングのサイズをどんどん大きくしてみた
#Chainer#Pooling -
2017.06.02データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ6
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2017.05.31プーリングのサイズを大きくして実行してみた
#Chainer#Pooling -
2017.05.30データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ5
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2017.05.28プーリングのサイズをコマンドラインから指定可能にした
#Chainer#Pooling -
2017.05.26データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ4
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2017.05.25CIFAR-10のカラー画像学習にプーリングを入れてみた
#Chainer#Pooling -
2017.05.23データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ3
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2017.05.22Poolingでデータ量を小さくすると性能UPするらしい
#Pooling#Stanford -
2017.05.19データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ2
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2017.05.19Chainer:畳み込み層を２層に増やしたら、さらに性能向上
#Chainer#畳み込み -
2017.05.16データ解析のための統計モデリング入門 一般化線形混合モデル(GLMM) 読書メモ1
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2017.05.16Chainer:畳み込み１層入れただけでCIFAR-10の認識精度が10%向上
#Chainer#CIFAR#畳み込み -
2017.05.13CNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは
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2017.05.12データ解析のための統計モデリング入門 GLMの応用範囲をひろげる 読書メモ9
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2017.05.10Chainer:CIFAR-10のカラー画像に畳み込みを入れてみよう
#Chainer#CIFAR#畳み込み -
2017.05.09データ解析のための統計モデリング入門 GLMの応用範囲をひろげる 読書メモ8
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2017.05.07Chainer:CIFAR-10のカラー画像の学習の最初の一歩
#Chainer#CIFAR -
2017.05.04Chainer:mnist_train.pyをちょっとだけ変更でCIFAR-10を学習させてみた
#Chainer#CIFAR#MNIST
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