こんにちは、スマートニュースの徳永です。深層学習業界はGANだとか深層強化学習だとかで盛り上がっていますが、今日は淡々と、ニューラルネットワークの量子化の話をします。 TL;DR パラメータだけを量子化するのであれば、ほぼ精度を落とさずに、パラメータのデータ容量は1/16程度にまで削減できる パラメータ、アクティベーション、勾配のすべてを量子化し、推論だけでなく学習までもビット演算だけで実現する研究が進んできている 現在は深層学習 = GPU必須というぐらいの勢いがあるけど、量子化の研究が進むと、今後はどうなるかわからないよ はじめに 情報理論における量子化とは、アナログな量を離散的な値で近似的に表現することを指しますが、本稿における量子化は厳密に言うとちょっと意味が違い、十分な（=32bitもしくは16bit）精度で表現されていた量を、ずっと少ないビット数で表現することを言います。 ニュ
4. Copyright © DeNA Co.,Ltd. All Rights Reserved. H2Oとは ! https://h2o.examp1e.net/ ! Google翻訳いわく ! おおむねこの通りです（⾚字部分を除いて） ! みんな⼤好き某kazuho sanが開発 ! 現在の最新verはv2.2.0-beta1 4 H2Oは、古い世代のWebサーバーと⽐較して、 CPU使⽤率が低いユーザーに迅速な応答を提供する、 新しい世代のHTTPサーバーです。 基盤から設計されたサーバーは、優先コンテンツ配信と サーバープッシュを含むHTTP / 2機能をフルに活⽤し、 Webサイトの訪問者に有望な経験を提供します。
Tさんは、都内の有名国立大を卒業し、大手企業に新卒で入社した。 もともと明晰であったため、研修期間中にすでに頭角をあらわし注目されたため、同期からは「出世頭となるだろう」と目されていた。 ところが、配属は彼の希望通りとはならなかった。 人事は彼の希望を考慮はしたが、全体のことを考え「今、彼の能力を一番必要としている部署」に配置をしたからだった。 彼は憤慨したが決定は覆らず、彼のキャリアのスタートは不本意なものとなった。 そして研修期間は終了し、Tさんはあるチームに配属された。 チームのリーダーは、中途採用された人物であったが、大きな期待をかけられていた。 前職で大きな成果を出していたと思われていたからだ。 だが実際は、控えめに言っても平凡な人物、悪く言えばリーダーシップに欠ける人物だった。実のところ前職での成果は、単に運が良かっただけ、であった。 配属されてきた彼は、その明晰さですぐにリー
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