JavaScript 1.7 はいくつかの新機能、特にジェネレータ (generators)、イテレータ (iterators)、配列内包 (array comprehensions)、let 式 (let expressions)、および分割代入 (destructuring assignment) を取り入れた言語アップデートです。JavaScript 1.6 のすべての機能も含まれています。 JavaScript 1.7 のサポートは Firefox 2 に導入されました。 この記事に含まれるコードの例は JavaScript シェルから実験できます。Introduction to the JavaScript shell を読み、シェルのビルド方法と使い方を学んでください。 JavaScript 1.7 の一部の新機能を使うためには、JavaScript 1.7 が使いたいという宣
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。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス #1. インストール# まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.
1. Nakayama Lab. Machine Perception Group The University of Tokyo 東京大学 大学院情報理工学系研究科 創造情報学専攻 講師 中山 英樹 2. Nakayama Lab. Machine Perception Group The University of Tokyo 1.画像認識分野におけるdeep learningの歴史 2.一般画像認識:Deep learning 以前と以後で何が変わったか ◦ Bag-of-visual-words ◦ 畳み込みニューラルネット (ConvNets) 3.Deep learningの数理 ◦ なぜ優れた性能が実現できるのか? ◦ ブレークスルーを生んだ各要素技術 4.実践するにあたって ◦ 適切利用するために必要な知識 ◦ チューニングの勘所 5.今後の展望・研究動
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