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俺とプログラミング

某IT企業でエンジニアをしてます。このブログではプログラミングに関わることを幅広く発信します。

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

まとめ libGDX

libGDXはJava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。
まだ書かれていない記事は順次追加していきたいとおもいます。

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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 Learning まとめ

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。

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Githubスター数ランキングトップ100まとめ

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。

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CNNの学習に最高の性能を示す最適化手法はどれか

Chainer Python Machine Learning Deep Learning

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。

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