Deep learning版Heroku ”Paperspace” 事始め

fastaiというDeep learningを無料で学べるオンライン講座がある。画像認識にループ処理…かなりのデータを扱うDeep learing。先月、AWS初心者の私はひと月で数万AWSから請求が来て、春休みの海外旅行が消えたという悲劇が(笑えない)そんな初心者でも使えるGPUサーバーがPaperspace!1時間ごとに0.40ドルストレージ(50GB〜)と課金額が決まっており、多少大量に回しても大丈夫。といった設計になってます。 今回は、その導入について、と日本からアクセスする場合につまずく点を説明します。 Over View 1.paperspace を開く 2.Create machine 3.地域は Europe を選ぶ 4.OSは Public Templates の fast.ai を選ぶ 5.課金額を選ぶ 6.ストレージを選ぶ 7.Optionは Public IP を選ぶ

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2017/01/06

diaryの作成をマークダウンで実施する diaryを作成するようになると便利かも。この辺は割と簡単に習慣付きそう。 参考 私のCLI仕事術 http://qiita.com/sachaos/items/ed06f09375b2cef55dda 自分版ではemacsではなくviで。 vi ~/diary/$(date "+%Y/%m/%d.md") でも今のままだと年月のディレクトリは自由につくってくれないのでもう少し工夫が必要。自動的に作ってくれた方が便利。 これをBitbucketにあげて置くと管理しやすい。 Bitbucketへのアップ Bitbucket https://bitbucket.org/ Deep Learning パーセプトロン 与えられた条件(x1,x2)の値とそれを満たす条件)の元、下記の式を満たす重みw1,w2,θを決める。 y={01(w1x1+w2x2≤θ)(w1x1+w2x2>θ)(1.1) AND回路 x1,x2が共に1の場合、y=1となる NAND回路 x1,x2が共に1の場合、y=0となる OR回路 x1,x2のどちらかが1の場合、y=1となる

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