Memo：Gluonの解説やコード紹介（海外）

導入

2017年10月12日（現地時間）に、MicrosoftとAWSがGluonというDeep Learningのライブラリを公開しました。

www.itmedia.co.jp

日本語の解説記事があまり見当たらなかったので、簡単なところは自分で試してみるなどし、いくつか記事にもしました。色々調べていたところ、Documentや国際会議などではすでにGluonじたいやコードの紹介があることがわかってきました。こういった情報を整理しておくのは後々の自分にとって有用だろうと思ったので、メモがてら残しておきます。

2017年の国際会議でのTalk

CVPR2017

mli.github.io

ICML2017, KDD2017

github.com

GithubのLecture Note

ICML2017, KDD2017での発表者のGithubにMXNetも含めたLecture Noteがあります。形式はJupyter Notebookです。MXNetのメソッドの使い方から、深層強化学習まで、広い範囲を扱っています。これを最初に見つけてたらどんなに楽だったか。
github.com

また、上記のLectureに対応するWeb Pageもあります。

• Deep Learning - The Straight Dope — The Straight Dope 0.1 documentation

所感

日本では、ついこの間登場した感が出てますが、海外の情報や国際会議のTalkではPreliminalなものも含め前々から紹介されていたりする、そんな当たり前のことを再確認しました。日本人だと日本語の記事を情報源にしたくなりますが、真面目に情報収集したいならソース元を探しにいかないと。論文のサーベイと同じですね。

とはいえGluonは海外も含めてもまだまだ情報が少ない状況なので、情報収集は定期的に続けていき、それを自分が紹介することで日本での紹介や実例がより活発になっていけばよいなと思います。