Examples of using 学習フレームワーク in Japanese and their translations into English
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Colloquial
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Ecclesiastic
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Computer
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Programming
深層学習フレームワークにおけるCPUとGPUの性能解析および最適化。
さらに、これは機械学習フレームワークに限定されません。
オープンソースの深層学習フレームワークChainerおよび汎用配列計算ライブラリCuPyの最新版となるv4をリリース。
Preferred Networks released open source deep learning framework Chainer v4 and general-purpose array calculation library CuPy v4.オープンソースの深層学習フレームワークChainerおよび汎用配列計算ライブラリCuPyの最新版v6をリリース株式会社PreferredNetworks。
Preferred Networks releasesversion 6 of both the open source deep learning framework Chainer and the general-purpose matrix calculation library CuPy Preferred Networks, Inc.深層学習フレームワークにはDefine-and-RunとDefine-by-Runという2つのパラダイムが存在します。
There are two paradigms in deep learning frameworks: Define-and-Run and Define-by-Run. In the early days, Caffe and other Define-and-Run Combinations with other parts of speech
Usage with verbs
Usage with nouns
More
オープンソースの深層学習フレームワークChainerv3およびNVIDIAGPU向け行列計算ライブラリCuPyv2をリリース株式会社PreferredNetworks。
Preferred Networks released open source deep learning framework Chainer v3 and NVIDIA GPU array calculation library CuPy v2 Preferred Networks, Inc.MMdnn-MMdnnは、さまざまな深い学習フレームワーク間でユーザーが相互運用するのを支援する一連のツールです。
MMdnn is a set of tools tohelp users inter-operate among different deep learning frameworks.オープンソースの深層学習フレームワークChainerおよび汎用配列計算ライブラリCuPyの最新版となるv5をリリース-PreferredNetworks。
Preferred Networks releasesversion 5 of both the open source deep learning framework, Chainer and the general-purpose array calculation library, CuPy.- Preferred Networks.オープンソースの深層学習フレームワークChainerおよび汎用配列計算ライブラリCuPyの最新版v6をリリース。
Preferred Networks releasesversion 6 of both the open source deep learning framework Chainer and the general-purpose matrix calculation library CuPy.オープンソースの深層学習フレームワークChainerおよび汎用配列計算ライブラリCuPyの最新版v6をリリース-PreferredNetworks。
Preferred Networks releasesversion 6 of both the open source deep learning framework Chainer and the general-purpose matrix calculation library CuPy- Preferred Networks.オープンソースの深層学習フレームワークChainerおよび汎用配列計算ライブラリCuPyの最新版となるv4をリリース株式会社PreferredNetworks。
Preferred Networks released open source deep learning framework Chainer v4 and general-purpose array calculation library CuPy v4. Preferred Networks, Inc.オープンソースの深層学習フレームワークChainerおよび汎用配列計算ライブラリCuPyの最新版となるv4をリリース-PreferredNetworks。
Preferred Networks released open source deep learning framework Chainer v4 and general-purpose array calculation library CuPy v4.- Preferred Networks.Chainerは深層学習フレームワークであり、Optunaはハイパーパラメータの自動最適化フレームワークです。
Chainer is a deep learning framework and Optuna is an automatic hyperparameter optimization 学習フレームワーク以下オリジナルカフェの手順で深い、プロジェクトの開始、カリフォルニア大学バークレー校。
The deep learning framework follows in the steps of the original Caffe, a project started at the University of California, Berkeley.GoogleやFacebookに加えて、他の多くの企業が機械学習フレームワークに参加しました。
In addition to Google and Facebook,many other companies jumped on the Machine Learning framework bandwagon:.私達の今回の手法における重要なアイデアは、学習フレームワークに構造を導入することです。
A key idea in our approach is to introduce structure into the learning framework.PFNは、深層学習フレームワークChainerにおいて、MN-Coreをバックエンドとして選択できるように開発を進め、ソフトウェアとハードウェア両方向からのアプローチにより、深層学習によるイノベーションを推進していきます。
Furthermore, PFN will advance the development of the Chainer deep learning framework so that MN-Core can be selected as a backend, thus utilizing both software and hardware approaches to drive innovations based on deep 新しいニューラルネットワークモデル、より多くの機械学習フレームワーク、を使用、開発期間の短縮を実現することができるシームレスな開発環境を使い開発することができます。
Now developers can take advantage of a seamless interface with support for new neural network models,more machine learning frameworks and faster design cycles.深層学習フレームワークの事前インストールされたpipパッケージを別の仮想環境で必要とする開発者は、Ubuntu、AmazonLinux、Windows2016 のバージョンでCondaベースのAMIを利用できます。
For developers who areinterested in pre-installed pip packages of deep learning frameworks in distinct virtual environments, the Conda-based AMI is applicable and available in Ubuntu, Amazon Linux and Windows 2016 versions.株式会社PreferredNetworks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、オープンソースの深層学習フレームワークChainer™（チェイナー）v6に、N次元配列の自動微分をC++で実装したChainerX（チェイナー・エックス）を統合してリリースします。
Tokyo Japan- Preferred Networks, Inc.(“PFN”, Head Office: Tokyo, President& CEO: Toru Nishikawa) releases ChainerX, a C++ implementation of automatic differentiation of N-dimensional arrays for theChainer™ v6 open source deep learning framework.PFNはこのMN-2の上でオープンソースの深層学習フレームワークChainer(TM)（チェイナー）を活用し、大量の計算資源を必要とするパーソナルロボット、交通システム、製造業、バイオ・ヘルスケア、スポーツ、クリエイティブ分野での研究開発をより一層加速させます。
PFN will fully utilize the open-source deep learning framework Chainer(TM) on MN-2 to further accelerate research and development in fields that require a large amount of computing resources such as personal robots, transportation systems, manufacturing, bio/healthcare, sports, and creative industries.株式会社PreferredNetworks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、オープンソースの深層学習フレームワークChainer(TM)（チェイナー）および汎用配列計算ライブラリCuPy(TM)（クーパイ）のメジャーアップデート版となるv5をリリースしました。
Preferred Networks, Inc.(PFN, President and CEO: Toru Nishikawa) has released Chainer(TM) v5 and CuPy(TM) v5,major updates of PFN's open source deep learning framework and general-purpose array calculation library.この度pixivSketchに追加する機能は、PFNが開発・提供する深層学習フレームワークChainerを使って線画および着色イラストを学習させたPaintsChainerの、塗る色を自動判断できる技術が使われています。
The new functionality added to pixiv Sketch is realized using the technology of PaintsChainer that can automatically select painting colors, trained from pairs of line drawings and colored illustrations using Chainer,a deep learning framework developed and provided by PFN.自社開発した機械学習・深層学習フレームワーク"ReNom"を用いて、幅広い産業における機器設備の稼働状態を監視し、保全コストを計画的に最適化する状態基準保全(ConditionBasedMaintenance)、運転最適化、故障予兆検知などのソリューションに必要なコアテクノロジーを提供しています。
Using its"ReNom" machine learning/deep learning framework developed in-house, GRID provides core technologies required for solutions designed to monitor the operational status of machines and equipment in a wide-range of industries, including"Condition Based Maintenance" designed to systematically optimize maintenance costs, operational optimization, and predictive failure detection solutions.また、オープンソースの深層学習フレームワークChainer(R)を開発・提供し、イノベーションを牽引するとともに、さまざまなリーディングカンパニーと協業し、実世界での先端技術の活用を推進しています。日立とPFNは、今回の出資を通じ、両社が培ってきた強みを融合し、さらなるイノベーションの実現に向けた協創の検討を開始します。
It has also developed and provided"Chainer",an open source deep learning framework, driving innovations, and collaborating with various leading companies to promote the use of cutting-edge technologies in the real world. Through this capital investment, Hitachi and PFN combine the strengths that each company has cultivated, and begin studies of collaborative creation aimed at achieving further innovations.ニューラルネットワークモデル、機械学習フレームワーク、より迅速な設計サイクルへのサポートによるシームレスなユーザーエクスペリエンスオブジェクトカウントや人感検出など一般的なIoTアプリケーション向けにカスタマイズな新しいリファレンスデザイン市場投入までの時間を短縮する設計サービス、完全な製品開発を含む拡張されたパートナーエコシステムオレゴン州ヒルズボロ-2019年5月20日-低消費電力のプログラマブルソリューションの主要企業であるラティスセミコンダクター(NASDAQ:LSCC)は本日、受賞歴のあるラティスsensAITMソリューションスタック向けの、性能と設計フローの大きな拡張を発表しました。
Seamless user experience with support for new neural network models,machine learning frameworks, and faster design cycles New customizable reference designs for popular IoT applications like object counting and presence detection Growing partner ecosystem including design services and full product development to accelerate time-to-market HILLSBORO, OR- May 20, 2019- Lattice Semiconductor Corporation(NASDAQ: LSCC), the low power programmable leader, today announced major performance and design flow enhancements for its award-winning Lattice sensAITM solutions stack.初期の学習フレームワーク（。
The National Early Years Learning Framework.機械学習フレームワーク「ReNom」。
ReNom, a machine learning framework.オープンソースの深層学習フレームワークChainer。
The Chainer Open Source Deep Learning Framework.オープンソースの深層学習フレームワークChainerについて。
The Open Source Deep Learning Framework Chainer.
