NVIDIAによる規約の改定により、GeForceがデータセンターで使えなくなりました。企業や大学でのマシンルームが該当するかはわかりませんが、少なくない影響が出そうです。NVIDIAによる規約の改定により、GeForceがデータセンターで使えなくなりました。企業や大学でのマシンルームが該当するかはわかりませんが、少なくない影響が出そうです。ExcelでPythonを使えるようにすべきかというアンケートが現在行われているので、奮って投票しましょう。研究が発表されました。Salesforceからも、強化学習、またRNNの自動構築についての論文が発表されました。CNNの構造探索はあったのですが、RNNでも出てきた印象です。人手のモデルに対しまだちょっと開きがあるかなという印象ではあります。of~は進化戦略についての記事で、2018年のトレンドを感じさせる記事になっています。SageMakerは、企業で使うのに結構便利そうなのでお勧めです。MXNetは、名前は知っていても使い方は知らないという方も多いと思うので、興味があればチュートリアルをぜひ参照してみてください。ShareNVIDIA様から、GeForceをデータセンターで使ってくれるなという禁止令が発令。さくらのGPUインスタンスが使えなくなるなどの影響が出ている。ShareGoogleが機械学習で星の発見に貢献した話。元は20%ルールのプロジェクトから始まったとのこと。ShareExcelでPythonを使えるようにしたほうがいいか?ということについて現在Microsoftがアンケートを実施中。ShareChainerにおけるTensorBoardともいえる、学習状況を可視化するChainerUIが発表。Articles画像認識モデルを自動的に作る。ShareCNNの構造を自動探索する論文についての紹介。ShareEnd-to-Endで音声認識を行うモデル。単語表記を使った認識では辞書外の単語を認識できない、音素では別途言語モデルが必要、というジレンマを克服するため、サブワードレベルの表記を単語表記に追加して対応している。複数Attentionにより精度を向上させている。ShareGoogleが以前発表した音声合成の手法であるTacotronとWaveNetを融合させてできたともいえる、Tacotron2。テキストを文字ベースでエンコードし、前回の予測と合わせてフレームのスペクトログラムを予測する(合成の終端も同時に予測する)。こここから、WaveNetライクなデコーダーで実音声へ変換する。Share強化学習において、複雑なタスクを段階的にばらして取り組めるようにする試み。前回から一段階ばらされたタスク、ばらしていないもの、このどちらを実行するかをスイッチしながら実行していくような形になっている。ShareRNNの構造の自動構築を行う試み。ネットワークを記述する簡単なDSLを定義し、それをまずはランダム/既存のものに変更を加える形で構造を作る。その後各構造のパフォーマンスを予測し、予測結果が良好なもののみフルに学習する(結果は、パフォーマンス予測モデルにフィードバックされる)。Share文書分類をZero-shotで行うという研究。文書分類を各カテゴリへの0/1分類として扱い、これにより得られる各カテゴリとの相関を元にクラスのベクトルを出力している(Zero-shotは分類がわからない前提なので、クラスのベクトルを出力する)。分類精度はSOTAと30%ほど開きがあり、まだまだといった印象。ShareDNNに進化戦略を組み合わせる手法について、その成果と可能性のまとめとなっている。既存の勾配ベースの学習(SGD)と進化戦略の関係についての研究も進んできてるよう。Share研究開発部門を率いる際に気を付けるべき点をまとめたチェックリスト。Share最近のCNN事情が概観できる、大ボリュームのスライド。実験結果も付属している。Shareフェイクニュースの検知や、記事に含まれる偏見の検知といったジャーナリズムに対し自然言語処理を利用する研究のまとめ。SageMakerの使い方がとてもよくまとまった記事。TensorFlowの学習済みモデルと組み合わせれば、すぐにAPI化できそう。1.4で追加された、KerasのモデルをEstimatorに変換する関数model_to_estimatorの紹介。MLで簡単に学習させることができるようになる。Share全6回にわたるMXNetの解説。基礎的な変数の扱いなどから、事前学習済みモデルの使用、ラズパイへの組み込みといったところまで解説されている。