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タグ 学習済み

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Hugging Face、Appleデバイス上で大規模言語モデルを実行するためのSwiftパッケージとDemoアプリを公開。

2023/08/09 このエントリーをはてなブックマークに追加 10 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip first appeare Hugging Face 以下

Hugging FaceがApple Siliconを搭載したMacなどAppleデバイス上で大規模言語モデルを実行するためのSwiftパッケージとDemoアプリを公開しています。詳細は以下から。  学習済みの機械学習 The post Hugging Face、Appleデバイス上で大規模言語モデルを実行するためのSwiftパッケージとDemoアプリを公開。 first appeare... 続きを読む

DNN推論用ライブラリ「Menoh」リリースについて | Preferred Research

2018/06/21 このエントリーをはてなブックマークに追加 107 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip レポジトリ メノウ github.com ONNX形式 動機

Python以外も使いたくないですか?  特にDeepLearning界隈で. Menoh開発者の岡田です.この記事ではMenohの紹介と開発に至った動機について説明します. Menohのレポジトリ: https://github.com/pfnet-research/menoh Menoh(メノウ)は学習済みのDNNモデルをONNX形式から読み込んで動作させる推論専用のライブラリで... 続きを読む

マイクロソフト、Windows 10に機械学習の実行環境とAPIを備えた「Windows ML」搭載へ。Windowsを学習済みモデルの実行プラットフォームに - Publickey

2018/05/06 このエントリーをはてなブックマークに追加 231 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip March Wind Publickey ONNX形式 側面

マイクロソフトは、Windows 10に機械学習専用のAPI「Windows ML」を搭載すると、3月7日に米国で開催したイベント「Windows Developer Day 2018 March」において 明らかにしました 。 Windows MLには大きく分けて2つの側面があります。1つは、あらかじめ学習済みのモデルをONNX形式として読み込んでWindows 10上で実行するという、Wind... 続きを読む

マイクロソフト、Windows 10に機械学習の実行環境とAPIを備えた「Windows ML」搭載へ。Windowsを学習済みモデルの実行プラットフォームに - Publickey

2018/03/11 このエントリーをはてなブックマークに追加 231 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Publickey Windo マイクロソフト API 側面

マイクロソフトは、Windows 10に機械学習専用のAPI「Windows ML」を搭載すると、3月7日に米国で開催したイベント「Windows Developer Day 2018 March」において 明らかにしました 。 Windows MLは大きく分けて2つの側面があります。1つは、あらかじめ学習済みのモデルをONNX形式として読み込んでWindows 10上で実行するという、Windo... 続きを読む

ヒトの想像、AIにばれる? 京大教授らが新手法発表:朝日新聞デジタル

2017/05/23 このエントリーをはてなブックマークに追加 22 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip ひと 朝日新聞デジタル 京大教授ら 想像 ブレーン

人工知能(AI)技術を使い、人間が見たり想像したりしている物が何かを脳の活動から推定する方法を、京都大の神谷之康教授らのグループが開発、英科学誌ネイチャーコミュニケーションズに22日発表した。脳の活動を読み取って機械を動かすブレーン・マシン・インターフェース(BMI)の技術などに応用できそうだ。 脳の解読技術の多くは、物体を見ている際の脳の活動パターンが解析された「学習済み」のものしか予測対象にで... 続きを読む

モデル圧縮 - nico-opendata

2017/05/19 このエントリーをはてなブックマークに追加 62 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip アプリケーション 精度 需要 従来 深層学習モデル

深層学習モデルをアプリケーションなどに組み込む需要が増えてきています。 しかしながら、深層学習モデルは従来の機械学習モデルと比べデータサイズが巨大となることが多く、ネットワーク経由でアプリケーションを配布する場合などに問題となります。そのため、学習済みの深層学習モデルを精度を落とさないように圧縮し、データサイズを削減する モデル圧縮(Model Compression) [Bucilua2006]... 続きを読む

研究開発:機械学習モデルを推定する方法 - livedoor Blog(ブログ)

2016/12/29 このエントリーをはてなブックマークに追加 56 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip 機械学習モデル livedoor Blog 研究開発 方法

最近は学習済みの機械学習モデルを外部からアクセスできる状態にしているサービスが増えて来ていますが、 その脆弱性に関する研究もあります。 クラウドで提供されている機械学習APIからモデルを盗む話。こういう攻撃もあるのか / “Stealing Models from the Cloud ? Data Skeptic ? Overcast” https://t.co/jKWlAj7ZPe — chez... 続きを読む

Python - Chainerでファインチューニングするときの個人的ベストプラクティス - Qiita

2015/12/26 このエントリーをはてなブックマークに追加 61 users Instapaper Pocket Tweet Facebook Share Evernote Clip Qiita Chainer ベストプラクティス Python

メリークリスマス!!!! @tabe2314 です。 この記事では、明日から使えるChainerテクニックとして、既存モデルをファインチューンして新しいモデルをつくる際の個人的なベストプラクティスを紹介します。 ニューラルネットを学習するために、別の問題、別のデータセットで学習済みのモデルのパラメータをコピーして、それを新しいニューラルネットのパラメータの初期値として使うことをファインチューニング... 続きを読む

 
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