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初代スプラトゥーン向けのIkaLogでも、機械学習モデルは実際に利用していて、ただML系のライブラリ(エンドユーザが意識せずに使えるもの)の選択肢なんてそんなに無かったから、事前にChainerで訓練したモデルを、IkaLog向けでフルスクラッチから書いたMLPの推論コードで推論している。

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Takeshi HASEGAWA@hasegaw

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NumPyで書いてあるのでx86 CPUなら積和計算はそれなりの速度で動くし、FPGA SoCのARMプロセッサでもリアルタイムで付いていけるほどのスピードで動いていた。この前提で、推論速度を稼ぐため、畳み込み層などは避けて、単純なMLPで抑えた。しかし、このアプローチでIkaLog 2は完成させられない

Takeshi HASEGAWA@hasegaw

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