Gleyzer両氏によって共同開発されました。2019で、同言語の発表を行いました。InfoQはPurdy氏に言語と、氏らが解決を目指した問題について聞きました。設計/アーキテクチャアジャイルマニュフェスト:ソフトウェアアーキテクトの視点ソフトウェアアーキテクトの役割と責任はアジャイルソフトウェア開発のためのマニフェストの価値と矛盾していると見えますが、優れたアーキテクトはアジャイル開発チームをサポートするテクニックを見つけています。Streamingは、ストリーミングデータのためのSQLライクなインターフェースを提供します。Streamsによって、Redisがストリーミングデータを複数のプロデューサとコンシューマの間で消費、保持、配信することができるようになります。ソフトウェア開発のマニフェストたゆまず息もつかずに市場に突進することで、会社を静かに消滅の崖っぷちへと追い込みます。それは設計してコードを書く方法を再考する時です。簡単さへの投資は、速さへの投資です。簡単さは知的財産の主鉱脈でもあります。競争上の優位性は、一度失ったら、もう一度手に入れることはほとんど不可能です。Buytaerts氏が過去10年間にわたって、企業がDevOps採用のハイプサイクルをくぐり抜け、変革に対する誤解を解消する過程を支援してきた経験について語ります。Graphicsを発表した。Graphicsは、コンピュータビジョンにおける教師なしの学習タスクのためのディープニューラルネットワークを構築するためのライブラリである。このライブラリには、TensorFlowで記述された3Dレンダリング機能と、非矩形メッシュベースの入力データで学習するためのツールが含まれている。コンピュータビジョンのためのディープラーニングモデルは、物体認識や位置認識などのタスクにおいて大きな進歩を遂げており、これは自律走行車を含む多くの分野にとって重要な技術である。これらのモデルはラベル付きイメージの大規模データセットの存在に依存する。ラベル付きイメージとは、つまり、ソース画像内で人間がオブジェクトを識別して特定した画像である。何百万もの画像を含むデータセットにとって、これは控えめに言っても労働集約的なプロセスである。ある視覚的なタスクにおいては、画像内のオブジェクトの単なる存在する・しないだけでは十分ではない。物や人の位置や向き、さらには姿勢を検出することが目標である。この問題に対する1つの解決策は、「合成による分析」と呼ばれる教師なし学習技法である。この技術では、オートエンコーダと同様に、目的はニューラルネットワークが入力を中間表現に変換するエンコーダと、その中間表現を理想的には入力とまったく同じ出力に変換するデコーダを同時に学習することである。モデルがトレーニングされるまで正確ではない。入力と出力の差、つまり損失が、バックプロパゲーションと呼ばれるトレーニングアルゴリズムによってネットワークパラメータの調整に使用される。システム全体のトレーニングが完了すると、エンコーダそれ自体をコンピュータビジョンシステムとして使用できる。エンコーダが一連のオブジェクトとそれらの3D位置および方向からなる画像の表現を学習する場合、この表現を高品質の画像に戻すことができるOpenGLなどの多くの3Dグラフィックライブラリがある。コンピュータビジョンエンコーダを3Dグラフィックスレンダリングデコーダでチェーニングすると、ラベルなしデータセットを使用してコンピュータビジョンの教師なし学習の機会が得られる。https://github.com/tensorflow/graphics問題は、どの3Dグラフィックライブラリに対してもシンプルに投入することができないということである。ニューラルネットワークをトレーニングするための鍵はバックプロパゲーションであり、これにはネットワーク内のすべての層が自動微分をサポートすることが必要である。良いニュースは、3Dグラフィックスレンダリングは、TensorFlowが最適化のために書いたのと同じ線形代数演算に基づいているということである。結局、ディープラーニングを大きく後押しする理由がグラフィックスプロセッシングユニット、つまりGPUということである。GPUは、3Dグラフィックレンダリングを高速化するために作成された特殊なハードウェアである。Graphicsライブラリは、TensorFlow線形代数コードを使用して実装されたいくつかのレンダリング関数を提供し、それによって「無料で」微分できるようになっている。これらの関数は次のとおりである。光がオブジェクトと相互作用して外観を変更する方法を定義する材料モデル画像平面へのオブジェクトの投影を定義するカメラモデルデコーダ用のグラフィックレンダリング機能に加えて、ライブラリにはエンコーダセクション用の新しいツールも含まれている。すべての認識タスクが画像の長方形グリッドで機能するわけではない。LIDARなどの多くの3Dセンサーは、「点群」または接続された点のメッシュとしてデータを提供する。これは、入力データが点の長方形グリッドのマップであることを期待する、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のような一般的なコンピュータビジョンニューラルネットワークアーキテクチャにとっては困難である。Graphicsは、メッシュ入力用の新しい畳込みレイヤを提供する。開発者がモデルをデバッグするのを助けるために、点群とメッシュを視覚化するための新しいTensorBoardプラグインもある。ハッカーニュースのコメント投稿者はポジティブに反応した。いいね!私は数年前にOpenDR(http://files.is.tue.mpg.de/black/papers/OpenDR.pdf)で遊びましたが、本当に興奮しました。残念ながら、それは他のディープラーニングライブラリと統合することを難しくしたカスタムautodiff実装を使います。Pytorchはまだこの分野で遅れをとっているようですが、githubに興味深いリポジトリがいくつかあります(例:https://github.com/daniilidis-group/neural_renderer)。DiakopoulosはTwitterで次のように述べている。Liが最近発表した微分ビジュアルコンピューティングに関する博士論文を完全に補完するものです。彼の作品は、最近の最先端技術を通じた微分可能レンダリング理論の基礎を通して読者を引き寄せます。GraphicsはGitHubで利用できる。毎週火曜日に前週のまとめコンテンツがお送りいたします。25万人ものシニアデベロッパーのコミュニティーにぜひご参加ください。サンプルを見るあなたのメールアドレスはこちら国を選んでください。プライバシーポリシーに従って私の個人情報を扱うことに同意します。登録するとさまざまなことができます。アカウント登録をしてInfoQをお楽しみください。あなたの意見をお聞かせください。毎週火曜日に前週のまとめコンテンツがお送りいたします。25万人ものシニアデベロッパーのコミュニティーにぜひご参加ください。サンプルを見る様々なイノベーターとアーリーアダプターがお送りするテクノロジーの概要を見る。自分がまだ知らないことに気づいていないと知るあなたが興味のあるトピックスをいつでも最新な情報に。あなたのメールアドレスはこちら国を選んでください。プライバシーポリシーに従って私の個人情報を扱うことに同意します。よい世界へ私たちが暮らす世界を大切に思い、よりよいものにしたいと考えています。人のためのソフトウェア開発を加速し私たちのミッションを実現することで、この思いを成し遂げようとしています。私たちは利益の1%をさまざまな慈善団体に寄付しています。会社として、また従業員として、そうしたことの価値を強く信じているからです。with.プライバシーBTあなたのプロファイルは最新ですか?プロフィールを確認してアップデートしてください。アドレス*Eメールを変更すると確認のメールが配信されます。会社名:現在の会社名をご入力ください。Other組織規模:現在の組織規模をご入力ください。2,501+国:現在の国を設定してください。Zimbabwe都道府県:現在の都道府県に設定してください。次の都道府県にアップデートする:ニュースレターを購読しますか?インダストリーメールを購読しますか?本Eメールに登録すると、以前より関心のあったトピックの関連情報をお送りする場合がございます。詳細はこちらのプライバシーポリシーをご覧ください。newsletter?新しいメールアドレスに確認用のメールを送信します。このポップアップ画面は自動的に閉じられます。