http://blog.caveduck.io/ja/tags/%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0/Recent content in ディープラーニング on Warpspace ブログHugo -- 0.154.5ja-JPMon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0000http://blog.caveduck.io/ja/posts/neural-net-compilation/Mon, 06 Jul 2026 00:00:00 +0000http://blog.caveduck.io/ja/posts/neural-net-compilation/「モデルをコンパイルする」とは正確にどういう意味なのでしょうか? eager実行との違いから、グラフキャプチャ・演算融合・カーネルlowering・静的shape・メモリプランニングまで、図とインタラクティブなデモで一つずつ解きほぐしていきます。http://blog.caveduck.io/ja/posts/neural-net-pruning/Mon, 27 Apr 2026 00:00:00 +0000http://blog.caveduck.io/ja/posts/neural-net-pruning/1989年、LeCunのOptimal Brain Damageから始まる、重みを刈り込んで(pruning)モデルを小さくする物語。何を・どうやって・どれだけ削るのか、再学習すれば95%削ってもびくともしない圧縮の驚き、そしてハードウェア(NVIDIA 2:4)が支えて初めて実利益が出るところまで — MNIST MLPで実測したplotとともに。http://blog.caveduck.io/ja/posts/neural-net-quantization/Mon, 20 Apr 2026 00:00:00 +0000http://blog.caveduck.io/ja/posts/neural-net-quantization/学習済みの32ビットニューラルネットワークの重みを、K-Means（非均等）とLinear（均等・整数演算）の2つの方式で2〜8ビットまで削ってみます。アフィン写像 r=S(q−Z) から圧縮率・精度のトレードオフまで、MNIST MLPで実際にコードを回して測定したplotとともに。http://blog.caveduck.io/ja/posts/deep-learning-data-types/Mon, 13 Apr 2026 00:00:00 +0000http://blog.caveduck.io/ja/posts/deep-learning-data-types/INT8、FP16、BF16、FP8(E4M3/E5M2)、FP4 — ディープラーニングのモデルカードにあふれるデータ型が実際に何を意味するのか、ビットがどのように数値へ解釈されるのかを一つずつ紐解きます。ビットを直接クリックすると計算式と値がリアルタイムに変わるウィジェットとともに。