Item type |
Magazine(1) |
公開日 |
2015-10-15 |
タイトル |
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タイトル |
Deep Learningの実装と現状 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Deep Learning, The Basis and Implementation |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
解説 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 |
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資源タイプ |
article |
著者所属 |
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東京大学 |
著者所属 |
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東京大学 |
著者所属 |
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東京大学 |
著者所属 |
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東京大学 |
著者所属(英) |
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en |
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The Univ. of Tokyo |
著者所属(英) |
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The Univ. of Tokyo |
著者所属(英) |
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en |
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The Univ. of Tokyo |
著者所属(英) |
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en |
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The Univ. of Tokyo |
著者名 |
中山, 浩太郎
岩澤, 有祐
黒滝, 紘生
松尾, 豊
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著者名(英) |
NAKAYAMA, Kotaro
IWASAWA, Yusuke
KUROTAKI, Hiroki
MATSUO, Yutaka
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
Deep Learningが人工知能研究のブレークスルーとして研究者の注目を集め始めてから久しく,Google,Face-book,Baiduなどが積極的に研究開発に参加,DeepMindなどの強烈なインパクトを持った研究が行われるなど,発展著しい研究領域となった.これに伴い,ここ数年でTorch,Caffe,Pylearn2/Theanoなどの実装が急速に整備され,これらのライブラリを利用した研究も盛んに行われている.本稿では,Deep Learningの概要と,2015年における研究・開発の状況を主に実装面から俯瞰する.また,筆者らが開発しているGPUを利用した高速・高機能のSdA 実装「GeSdA」も紹介する.これからDeep Learningに関する研究を始める研究者や,利用を考えている読者の一助になれば幸いである. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN00116625 |
書誌情報 |
情報処理
巻 56,
号 11,
p. 1102-1109,
発行日 2015-10-15
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出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |