Nvidia Deep Learning Day 2016 メモ
Nvidia Deep Learning Day 2016の自分用メモです。
IMAGENET
Big Sur
Deep Speech
Neural Net
Periscope
ビッグデータがディープラーニングの元になっていく
トレーニングのためのサーバー
推論、ウェブサービスのためのサーバー
TESLA M40
7.1TFLOPS
TESLA M4
2.2TFLOPS 1024 CUDA Core
50-75W
ディープラーニングSDK
cuSPARSE
cuBLAS
NCCL
cuDNN 4
2D FFTタイリング
Batch Normalizer
畳み込み演算
FP16
cuBLAS 密行列
cuSPARSE 自然言語処理を高速化
Bag of Wordsをより高速に処理
NCCL
all-gather, reduce, broadcast
シングルプロセスおよびマルチプロセスで使用する事が可能
DIGITS 3 ウェブベースのディープラーニングGPUトレーニングシステム
学習済みまで1-2時間
Jetson TX1
Nvidia Visionworks
torch
caffe
theano
Jetson TX1 real time classification
Preferred Networks
車載カメラ
velodyne LIDAR
アクチュエータ
DL
Googlenet: 22層
Chainer データごとにオンデマンドでニューラルネットワーク
273次元のセンサ入力
褒めたり罰を与えたりして学習する
ランダムな状況で
信号なし交差点
どこが取れたかを
ロボットのチューニングとほぼ同じ精度に8時間でなった。
提案手法
画像の自動生成
Chainer-goch
Chainer-DCGAN
パラメータ
javascript上で動いている
Mike Schuster
Tensorflow
Open Source
Deep Learning - at Google - 3-4 people
Large Scale Distributed deep networks Jeff Dean
Android
Gmail
NLP
Translation
many research use
trillions of words of English
knowledge graph
言語はなに
IS it a question or not
Tensor flow Version 2
mobile too in multiple GPU
C++ low overhead
画像認識のためだけのシステムとかだった
今は汎用的
directed acyclic graph DAG
backward graph and update
Distributed Dataflow Graph
Thread Processes, GPUs, Machines
inference means to execute just the forward
good generalization: meal
sensible error
snake
photo search
sequence model
データが系列になった
音声は単語の列+時間軸
LSTMs
Image captioning
写真の説明
CUDA toolkit 7.0
multi machine not
neural network models
Sigmoid
Why open source
機械学習は色々なところで使われる。
コミュニティが良くする。
multi machineはまだ
docomo developer support
シナリオ対話
雑談対話のAPI
画像認識API
カテゴリ認識
ファッション認識
GPU サーバー
シーン認識
トレンド解析
ファッション認識 => 似たファッションをレコメンドできる
金融；オプション
Parallel Computing Toolbox
gather
convolutional neural network
Neural Network Toolbox
MatConvNet
train auto encoder
cuDNN
転移学習
回帰分析と分散分析
Image Acquisition Toolbox
Robot OS
Signal Processing Toolbox
Wavelet Toolbox
Grand Challenge
セルフドライビング
Drivenet
LIDAR カメラ レーダー
世界は複雑
世界は予測不能
世界は危険
嵐、雨、逆光：カメラを使った場合の問題点
GPUは現代AIの働き者 - Popular Science
Nvidia Drive PX 2
リキッドクーリング方式
液冷
VOLVO ぶつからない車の未来へ向けNVIDIAのディープラーニングカーコンピュータが選定された。
NVIDIA DRIVENET
city scape
segmentation
自動運転のどこを走れるか
Can be used for long range image analysis?
自動運転；80%の命が救われるかもしれない。
Tesla
TITAN X
DRIVE PX
Jetson
