"Speaker: Raymond Hettinger Distillation of knowledge gained from a decade of Python consulting, Python training, code reviews, and serving as a core developer. Learn to avoid some of the hazards of the PEP 8 style guide and learn what really matters for creating beautiful intelligible code. Slides can be found at: https://speakerdeck.com/pycon2015 and https://github.com/PyCon/2015-slides"
ディープニューラルネットで計算を行う，スケーラブルな確率的プログラミングライブラリEdwardの画期的な意義と使い方を本トークで紹介します．EdwardはTensorFlowの上に確率変数とベイズ推定を実装したPythonライブラリです．計算において確率的な情報を常に保持する確率的プログラミングライブラリですので，確率事象であるこの世の現象を合理的かつうまく計算することができます． 深層学習の怒濤の発展が続いています．2012年の世界的な画像認識コンペILSVRCにて，当時の最先端の機械学習アルゴリズムを押さえて圧倒的な性能を披露したあと，2015年には人間の認識性能をも凌駕する性能を発揮するようになっています．また2016年，2017年には囲碁のトップ棋士との対決，さらには将棋の名人との対決で圧倒的な勝利を収めました． 2012年以降，深層学習の分野に世界中の優秀な才能が殺到し，さらには
ちまたで、「Deep Learningスゲー」という声をちらほら聞きます。「Deep Learningやりたい」という声も聞きます。しかしその次にでる言葉が「誰かやって」「誰かできる人いない？」という感じです。少なくとも私の周りには。 また、githubでDeep Learningのフレームワークtheano やChainerを使った実装を見かけますが、素敵な実装はあまり見かけません。で、思うのは、みんなどのくらいDeep LearningのPythonコードを作れているんだろう？ということです。 そこで、theanoのラッパークラスをかれこれ10回位、つくっては壊しを繰り返し、Chainerを最近使い始めた著者が、Chainerを使った実装について、がっつり語りたいと思います。 Deep Learningの研究動向は、とかのはしません。実装の話です。 GPU化する方法とその驚くべき効果も
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