余計なお世話。4. 2018年6月24日 18:05:49 : j156RBLuBw : X1wPkJfvkZs[7] さん プリファードの価値を認めるのはトヨタだけではない。
『NTT』・『ファナック』・『日立製作所』・『IBM』・『マイクロソフト』――。
群がる巨人たちと、どんな未来を描いているのか？
AI集団を束ねる西川はさらりと語った。
「僕らはパソコンやスマホの次に来る技術で世界を取りたいと思っているんですよ」。 確かにアイデは面白いですが 色々あるよう でヤッパリ世の中複雑みたい。
失礼ながらこの書き込みでは理解不能でいたずらに心配される方がおられる かもです。
ＷＡ ＷＡ ＷＡ一 大事 人工知能 がマジか とか。 この人がアイデアマンらしくてこれがキモみたい。少し専門的。-------------------------------------------- Preferred Networks における研究活動
Preferred Research
Preferred Networks, Inc.
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました
https://research.preferred.jp/2015/06/deep-learning-chainer/ なぜ今新しいフレームワーク？
Deep Learning のフレームワークとしては Caffe, Theano/Pylearn2, Torch7 の 3 つが人気です。
これらはフィードフォワードなネットワークを書くことが基本的な目標として開発されています。
ですが、最近では Deep Learning の進展に伴い、より複雑なネットワークを柔軟に書けることの必要性が高まっています。
そこで、この中でも特に自由度が高い Theano をベースに、新しいフレームワークがたくさん模索されています（例：Blocks, Keras, Lasagne, deepy など）。 これらのフレームワークを含め、既存の実装のほとんどは、一度ニューラルネット全体の構造をメモリ上に展開して、その処理を順に見てその通りに順伝播・逆伝播を実行するというアプローチを取っています。
これは、独自のミニ言語に対するインタープリタを実装しているようなものです。
例えば Caffe ならば Protocol Buffer で定義されたスキーマがミニ言語に対応します。Torch7 の場合には、コンテナと呼ばれる特殊なモジュールが制御構造の役割を果たします。
Theano はより柔軟な定義が可能ですが、ループを書くために scan と呼ばれる特殊な機能を使います。
このアプローチにおいて、より複雑な計算フローをサポートしようと思ったら、基本的にはこのミニ言語を拡充していく必要があり、学習コストや記述コストは高くなっていきます。
基本的には今後、ニューラルネットの構造はさらに複雑化していくことを考えると、この展開は好ましくありません。 Chainer はこれとは異なるアプローチを取ります。
Python をベースとしていますが、Theano は使いません。
制御構造はすべて Python のものがそのままつかえます。
Chainer は、実際に Python のコードを用いて入力配列に何の処理が適用されたかだけを記憶しておき、それを誤差逆伝播の実行に使います。 このアプローチは、複雑化していく Deep Learning の研究・開発速度を保つために必要だと考えており、私たちが新しいフレームワークの開発に乗り出した理由です この方早速レポートされておられます。確かにソースリストはスッキリさん。-------------------------------------------- 【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。
https://qiita.com/kenmatsu4/items/7b8d24d4c5144a686412 今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨])
とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！
Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。
こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 やっぱ こんな生臭い話題も。-------------------------------------------- プリファードネットワークス
http://www.ipokiso.com/company/2018/preferred-networks.html 人工知能の深層学習（人間に似せた考え方）を取り入れたIoT（モノ同士のインターネット化）を提供する「プリファードネットワークス」に上場の噂が出ています。
同社は、2017年に日本経済新聞社が実施した「NEXTユニコーン（企業価値10億ドル（約1120億円）以上の未上場企業）調査」において、推計2,326億円の価値を叩き出しています。 業界からの注目度も高く、ファナック、トヨタ自動車、博報堂DYホールディングス、日立製作所、みずほ銀行、三井物産など、名だたる大企業がこぞって出資しています。
IPOすることになれば、テーマ的にも人気化することは必至で、初値高騰の可能性が高いでしょう。 、、、と以下に書いてある。-------------------------------------------- 2015-06-09 15:09:35
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。
本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。
Chainer 公式サイト
GitHub ? pfnet/chainer
Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。
以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+）
あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応
動的な計算グラフ構築による直感的なコード
GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ここからホゲホゲなお話。。--------------------------------------------
つまり開発者は実に沈着冷静。
周りだけがピンボケで例によって ＷＯＷ ＷＯＷ 状態みたい。
「僕らはパソコンやスマホの次に来る技術で世界を取りたいと思っているんですよ」。
のこれが肝でしょう。 順序としてはこれから各種組み込み関数が星の数ほど公開されて淘汰が起こる はず。
生き残った関数がＩＣ屋によってハードウエアー化されて量産コストが下がり徐々に速度も大幅アップ。
この段階でディープラーニング が初めて実用化されるんでしょう。 皆様ご使用中の インターフェイス ＴＣＰＩＰ ＬＳＩ と同じような感じになるのではありませんかね。 例えば私のような阿保でも分かる用途ではバイリンガルな会話翻訳ハンドヘルドなど。
物凄い巨大なマーケットがほれすぐそこに ある。
日本語を即多言語に翻訳して頂けたら確かに便利で必ず地球上の人類は大変ハッピーになる。
つまらないトラブルも無くなるかもですね。
なぜなら細かく機械に手間暇かけて人間が教える必要が無くなって例えば確率と統計による結果で最も正解に近い答えを勝手に選びだす ハズだから。 ただし忘れてならないのは 所謂夢が膨らみお前らの仕事が無くなるヒッヒッヒ的竹中平蔵氏のような 人工知能 では残念ですがまだまだありませんので念のため。 しかし確実に世界的な規模で各種の新たな仕事が増えるはずだから ウツ病 になっているような暇はありませんぜ 右や左の旦那様。
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