Kubernetesのようなオーケストレーションツールの話がGPUの技術カンファレンスで出てくるとは。GPUを実サービスに導入することを考えると、どうしても避けては通れない壁なので、NVIDIAがこっち方面にも力を入れてくれそうなことがわかってよかったです。実際にCPUとシングルGPU、Kubernetesによる分散GPUで推論の速度が確かに早くなっていることを確認した上で、インスタンスを意図的に落としても自動的に修復するため「何もかわらない」というデモもよかった。他にも、VRをつかった自動車(実車両)の運転など、デモが豊富にあり、楽しめた基調講演でした。午前中がキーノートだったということもあり、2日目は参加できるセッションが限られていました。Gamboa)という発表。今の深層学習には無駄が多いんじゃないの?という発想のもと、無駄をうまいこと省く研究です。connectionと呼ばれる手法がいたるところで使われています。partitions)。出力の数(ノード数)で決まるため、おおまかにいって、接続の数は各層のノード数の2乗になります。確率を使って、入力層から出力層までランダムウォークをさせて、通った経路を採択するという方法で、接続の数を少なくしており、実験してみたところ、10%〜20%くらい残しておけば精度は担保されたんだとか。モデルの無駄を省いたり、圧縮したりする研究は、今後深層学習がいろいろな場面で使われていくことを考えると、応用先を広げるという意味で興味深いです。今日は1日目にはなかった企業展示もありました。Exhibits」という時間には、お酒やつまみを食べながら展示を回ることができて楽しかったです。企業展示の詳細は明日のブログでレポートしてくれることを期待しつつ、今日のところは以上にしようと思います。ブレインパッドは、イベントへの参加や最先端の情報収集など、さまざまな取り組みを積極的に実施しています。...強化学習入門の第3弾。採用ページスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。