JavaのクロスプラットフォームライブラリlibGDXでiOS/Android両対応のアプリをつくろう

libGDXはJavaのクロスプラットフォームなゲーム用ライブラリです。 出力可能なプラットフォームはiOS/Android/Windows/Mac OS/Linux/HTML5と多岐に渡ります。そのため、普段はDesktop向けでデバッグし、たまに実機でテストするという使い方ができます。 またそのAPIは直感的で使いやすく、美しいコーディングができます。 Java使いのあなた、libGDXでiOS/Androidアプリ開発を始めましょう。 C++でcocos2d-xを書くのに疲れましたか？libGDXを使ってみてください。

Deep Residual Learning(ResNet)の実装から比較するディープラーニングフレームワーク

Deep Residual Learning(ResNet)とは、2015年にMicrosoft Researchが発表した、非常に深いネットワークでの高精度な学習を可能にする、ディープラーニング、特に畳み込みニューラルネットワークの構造です。154層で画像を学習することにより、人間を超える精度が得られています。今回は、Chainer, Keras, Tensorflow, Caffe,TorchでのResNetの実装を紹介します。各フレームワークにおいて、いかにしてResNetなどの大きいネットワークを記述するかを見ることで、フレームワークの柔軟性などがおおよそ掴めるかと思います。

Chainerチュートリアル の和訳【リカレントネットと計算グラフ編】

前回に引き続きChainerチュートリアルのリカレントネットと計算グラフ編を和訳したので公開します。なにか問題があったら教えてください。

RoboVM開発終了するらしい

RoboVMの開発を2017年4月までに完全に終了することが決定されたようです。

Githubスター数ランキングトップ100まとめ

Githubでスター数トップ100のレポジトリをまとめたのでご紹介します。スター数が多いライブラリのほうが必ずしも優れているわけではないということに注意ですね。こうしてみるとライブラリ以外にも、エンジニアにとって有用なレポジトリが多くありますね。無料で読めるプログラミング本や、プログラミング学習サイトや、面接時の質問などなど。

SPP(Spatial Pyramid Pooling)を使ってCNNの精度を向上させよう

Max Poolingの代わりにSPP(Spatial Pyramid Pooling)と呼ばれる特別なプーリング層を用いることで、CNNの性能をお手軽に向上させることができる。この記事では、SPP-netの使い方や、有効性について検証した結果を紹介する。

CNNの学習に最高の性能を示す最適化手法はどれか

Adam, AdaGrad, AdaDelta, RMSpropGraves, SGD, MomentumSGDなど数ある最適化手法の中で、畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)の学習には、どのOptimizerをつかうのが最も適しているのかということを実験しました。