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Chainer Meetup LT (Alpaca)
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Jun-ya Norimatsu
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2015年10月14日に行ったChainer Meetupの資料です。
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2014年8月26日の日本神経回路学会主催セミナー「Deep Learningが拓く世界」における発表スライドです。Deep Learningの主なフレームワークで共通する設計部分と、実験の仕方について説明しています。
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Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Mac...
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TIS株式会社のハンズオンで使用した講義資料です。
Encoder-decoder 翻訳 (TISハンズオン資料)
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Presented in 関西MT勉強会 (2016/3/7)
ChainerによるRNN翻訳モデルの実装+@
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Introduction of Microsoft COCO Dataset for image captioning
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Shinagawa Seitaro
生成モデルとかをあまり知らない人にもなるべく分かりやすい説明を心がけたVariational AutoEncoderのスライド 実装と簡単な補足は以下を参照 http://sh-tatsuno.com/blog/index.php/2016/07/30/variationalautoencoder/
猫でも分かるVariational AutoEncoder
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Sho Tatsuno
研究室の輪講の論文紹介で用いた発表スライドです。 論文紹介:「End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF」
論文紹介:「End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF」
論文紹介:「End-to-end Sequence Labeling via Bi-directional LSTM-CNNs-CRF」
Naonori Nagano
CuPyの簡単な解説を行います。NumPyと比較してCuPyによりどのくらい早くなるかや、利用上の注意点(メモリプール)について説明します。 ElementwiseKenrnel, ReductionKernelの使い方も解説します。 CuPyの実装のすごーくざっくーりした全体概要にも触れます。
CuPy解説
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Ryosuke Okuta
2016/09/28の第五回TensorFlow勉強会の講義資料です・
Tf勉強会(5)
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tak9029
GPUがなぜ速いのか,またその上でどのようなデータ構造やアルゴリズム,ライブラリが使えるのかを説明します。特にMapReduceなどの非均質で,離散的なアルゴリズムがいかに高速に実現されるかを紹介します。 実験に使ったコード https://github.com/hillbig/gpuexperiments セミナーの動画 https://www.youtube.com/watch?v=WmETPBK3MOI
More modern gpu
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Preferred Networks
WebDB forum 2015の招待講演のスライドです。@beam2dさんのスライドがオリジナルです http://www.slideshare.net/beam2d/chainer-52369222
Chainerの使い方と自然言語処理への応用
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Yuya Unno
Rでisomap(多様体学習のはなし)
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Kohta Ishikawa
NLP東京Dの会で発表した確率的文脈自由文法 (Probabilistic Context-free Grammar: PCFG) 関係のスライドです。
PCFG構文解析法
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Yusuke Oda
第10回 NLP若手の会シンポジウム (YANS) のチュートリアルスライドです。ニューラルネットの(アルゴリズムとしての)おさらいと、Chainer v1.3.0の使い方を紹介しています。
Chainerの使い方と自然言語処理への応用
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Seiya Tokui
Yoshua Bengio, Practical recommendations for gradient-based training of deep architectures, arXiv:1206.5533v2, 2012 の解説
Practical recommendations for gradient-based training of deep architectures
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Koji Matsuda
CMSI計算科学技術特論A(3) OpenMPの基礎
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Computational Materials Science Initiative
第14回情報科学技術フォーラム (FIT2015) のイベント企画「ビッグデータ解析のための機械学習技術」におけるチュートリアル講演資料です。ニューラルネットの基礎(計算グラフとしての定式化、勾配法、誤差逆伝播法)をさらったあと、最近画像や自然言語などで注目されている応用・手法について広く浅く紹介しています。
Deep Learningの基礎と応用
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Seiya Tokui
CMSI計算科学技術特論A(4) Hybrid並列化技法
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Jubatusのリアルタイム分散レコメンデーション@TokyoNLP#9
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機械学習プロフェッショナルシリーズの「深層学習」勉強会のLTスライドです。
「深層学習」勉強会LT資料 "Chainer使ってみた"
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Ken'ichi Matsui
第3回nips読み会での発表資料です。 オリジナル資料は以下のとおり。 まとめ https://nips.cc/Conferences/2016/Schedule?showEvent=6199 Video https://channel9.msdn.com/Events/Neural-Information-Processing-Systems-Conference/Neural-Information-Processing-Systems-Conference-NIPS-2016/Variational-Inference-Foundations-and-Modern-Methods Slide(PDF) https://media.nips.cc/Conferences/2016/Slides/6199-Slides.pdf
第3回nips読み会・関西『variational inference foundations and modern methods』
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Chainer MeetUp Talkで行ったライトニングトークです。
A Chainer MeetUp Talk
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Slide of the talk at Chainer Meetup on Oct. 14, 2015 at PFN.
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深層学習ライブラリのプログラミングモデル @Chainer Meetup 2015-12-19
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Chainer Meetupでハンズオン勉強会の紹介をしました。 ハンズオンの詳しい内容は下記をご覧下さい。 http://techcircle.connpass.com/event/23365/
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Ogushi Masaya
2015年12月19日 (日) に開催された、Chainer Meetup #1 にて5分のライトニングトークを行うために作成したスライドです。 ディープ ラーニング (Deep Learning) において、学習を高速化することの重要性と、その手法に関して概要を話しました。
ディープラーニングにおける学習の高速化の重要性とその手法
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Yuko Fujiyama
Chainer Meetup 01で発表した 「ボケるRNN」についての資料です。 ボケての画像を入力としてRNNでボケを出力するネットワークです。 完全にネタ発表です。
ボケるRNNを学習したい (Chainer meetup 01)
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Chainer meetup #1 での LT の資料です。
Chainer meetup lt
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You can download DEEPstation from https://github.com/uei/deepstation
Introduction to DEEPstation the GUI Deep learning environment for chainer
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Chainer meetup #03 にて NVIDIA ディープラーニング部 井﨑よりお話した内容です。
NVIDIA 更新情報: Tesla P100 PCIe/cuDNN 5.1
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Updates in Chainer v1.8.0 through v1.10.0, and planned features in the upcoming versions. The slides are used at Chainer Meetup #03 in Tokyo.
Chainer Update v1.8.0 -> v1.10.0+
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Chainer meetup #03の発表資料です。 http://chainer.connpass.com/event/32917/
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2nd July 2016 Chainer Meetup #3
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深層学習ライブラリの環境問題Chainer Meetup2016 07-02
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マシンパーセプション研究におけるChainer活用事例
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ディープラーニングにおける学習の高速化の重要性とその手法
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Introduction to DEEPstation the GUI Deep learning environment for chainer
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Chainer Update v1.8.0 -> v1.10.0+
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深層学習ライブラリの環境問題Chainer Meetup2016 07-02
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Jue Wang, Wentao Zhu, Pichao Wang, Xiang Yu, Linda Liu, Mohamed Omar, Raffay Hamid, " Selective Structured State-Spaces for Long-Form Video Understanding" CVPR2023 https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/html/Wang_Selective_Structured_State-Spaces_for_Long-Form_Video_Understanding_CVPR_2023_paper.html
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Chainer Meetup LT (Alpaca)
1.
Capitalico 為替市場の時系列データ分析への Chainer適用事例 J U N
- Y A N O R I M A T S U Engineer http://alpaca.ai jnory@alpacadb.com 2015/10/14 Chainer Meet Up または、 我々はなぜchainerのアップデートに2回失敗したか
2.
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3.
Entry Point FXチャートにはパターンがある
4.
すべて同一カテゴリの事象 パターン認識で検出したい
5.
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6.
Chainerによるモデル学習 入力:FXチャートの値 出力:学習時に指定したパターンっぽさ
7.
Chainer pros. 入力データを柔軟に変えられる コンポーネントがミニマルコンパクト バッチごとにデータを変えたりできる On The
Flyでデータ作成できる 定義ファイルが溢れたりしない 構造を変えて実験するのが簡単 某Deep Learningフレームワークみたいに余計なことをしない
8.
Chainer cons. バージョンアップでpickleファイルの互換性が無くなった コンバータを書いた 約1.5倍 (1.1との比較) Chainer
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9.
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