機械学習の勉強会(仮)
イベント内容
発表者の方にメッセージをお送りしています。発表内容の返信、よろしくお願いします。
yota_ishidaさんは体調不良のためお休みとなりました。
「めがねをかけるんだ」の有山圭二です。 4月9日に秋葉原で開催される技術書オンリー同人誌イベント「技術書典2」で、TensorFlowを使った機械学習に関する同人誌を頒布予定です。
せっかく東京にいるので、技術書典2の直前に勉強会を開こうと思い立ちました。 現時点で頒布する本の原稿もまだできていないのに豪気なことだと自分でも思いますが、その頃にはきっと本はできているはずなので、ひとかけらの希望を胸に抱いてイベントを公開します。
発表者を募集しています
技術書典で機械学習技術に関係する本を出展予定のサークルの人、技術書典には参加しないけど機械学習を使って何かしてみた人、是非いっしょに発表しましょう。一人だいたい20分から30分程度を予定しています。 (もし他に発表者が誰もいなければ、僕が一人で2時間話すという愉快なことになります)
会場提供
会場は「リクルート住まいカンパニー」様より提供をいただきます。
入場に関しての諸注意
夜20時夜19時以降は正面玄関は施錠されるため、会場担当者のアテンドが必要になります。
連絡方法は、当選者の方にお伝えします。
発表内容
タイトル | 発表者 |
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ニューラルネットワーク系の学習済みモデルをFPGAへ実装する | Imaoka Michihiro(@imaoca) |
TensorFlowはじめました 超解像への道 | Keiji ARIYAMA(@keiji_ariyama) |
TensorFlow 1.x Java API(Experimental) | Keiji ARIYAMA(@keiji_ariyama) |
「動いてGPU!」 | Keiji ARIYAMA(@keiji_ariyama) |
「ニューラルネットワーク系の学習済みモデルをFPGAへ実装する」
5X5の手書き文字を認識する学習済みモデルのFPGA実装を試みました。もともとPythonで書かれたサンプルを参考にしています。先ずはPythonからCに書き換えて、Cソースコード上でFPGAに実装しやすいよう最適化します。 並列化箇所を見極め推論エンジンをハードウエア記述言語のひとつVerilog-HDLへ移植します。 学習はCのコードで行い、学習済みモデルをVerilog-HDLで吐き出しFPGAに実装します。
TensorFlowはじめました 超解像への道
超解像とは、画像の圧縮、拡大などで低下した画像の解像度を高める技術を言います。ニューラルネットワークを利用した超解像ではwaifu2xが有名です。
技術書典2で頒布する同人誌「TensorFlowはじめました 超解像への道(仮題)」では、TensorFlowを用いて超解像を実現するニューラルネットワークを構築・学習する内容となります。
発表内容はでは同人誌をベースに、発表用にカスタマイズしたいくつかの試みを紹介します。
TensorFlow 1.x Java API(Experimental)
TensorFlowはC++とPythonのAPIが一般的ですが、JavaのAPIも検討されています。 本講演では、サンプルソフトウェアを見ながら、TensorFlowのPython APIと、現在Experimentalで開発されているJava APIの対応を見ていきます。
「動いてGPU!」
GPUを使えないことでは誰にも負けない自信のある有山圭二が、TensorFlowでGPUを使う際にハマったところ、その解決策について発表します。
「お願い、動いてGPU!あんたが今ここで倒れたら、技術書典の原稿はどうなっちゃうの? ステップはまだ残ってる。ここを耐えれば、計算が終わるんだから!」
注意事項
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