RNN, LSTM, WaveNet, ApeX DQN ご質問,ご指摘等はこちらへ。 @jinbeizame007
RNN, LSTM, WaveNet, ApeX DQN ご質問,ご指摘等はこちらへ。 @jinbeizame007
コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編の公開レビューを行います。 レビュー期間は2月28日(水)から4月13日(金)までの1ヶ月半です。 レビューはDropboxのコメント機能を利用して行います。 Dropboxアカウントをお持ちの方はどなたでも参加可能です。 https://www.dropbox.com/sh/ev6a40fbagw2qtz/AABF2zxkvo12H7-b25eYxsBKa?dl=0 いただいた指摘内容は、著者と出版社で相談のうえ取捨選択して原稿へ反映させていただきます。 レビューに貢献していただいた方のお名前(あるいはアカウント名)を、本書の「謝辞」の欄に記載させていただきます。もちろん、記載の有無はレビューアの意思に従います。 なお『ゼロから作るDeep Learning ❷』は、全国の有名書店さんやA
Twitterに直接画像をツイートできるようになったのは2011年。以来、Twitterを楽しむ上で不可欠な要素になりました。Twitter上には、毎日数百万を超える画像がアップロードされていますが、それぞれのサイズも解像度も異なるため、UI上で各画像を最適な形で表示できるように処理を行うことが課題になっていました。皆さんのタイムライン上の画像は、一貫性があり、より多くのツイートを目にできるようにトリミングされています。今回は、Twitterがどの画像をトリミングし、画像のどの部分を表示するか、どのように決めているのかをご案内します。 以前は、顔認識技術を利用し、画像の中でもっともわかりやすい顔を中心にトリミングを行っていました。これはもっともわかりやすい方法ではありましたが、全ての画像に顔が含まれているわけではないため、ベストな方法とは言えませんでした。また、使用していた顔認識技術では顔
StackGANによるフォントの錬金術 図1. 中央が錬金したフォント 近況 図2. 真理の一撃を放とうとするカリオストロさん(公式絵より) グランブルーファンタジーというスマホのゲームでカリオストロというキャラクターがいます。もとは天才錬金術師で、自己の性別を錬金術で男から女に変えた天才です。そんな彼(彼女?)が真理の一撃だー!っていうんですよ、かっこよいですね。 あまりにも今までの不可能を打開し続けるDeep Learning。自分で言うと甚だ科学としての機械学習が零落しそうですが、まだDeep Learningは体系化された知恵の集合体としての正しい科学の段階にはたどり着いていないように思います。どちらかと言うと錬金術に近い技かも。 Deep Learningは、いつかまだ見ぬ真理へと人類を導いてくれるんでしょうか。各人、期待しております。 モチベーション 日本語のフォントを作成する
Deep Learning Advent Calendar 2016の20日目の記事です。 ConvNetの歴史とResNet亜種、ベストプラクティスに関連スライドがあります(追記) 背景 府大生が趣味で世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発してしまったようです。 M2の学生が趣味でやっていたCIFAR10とCIFAR100の認識タスクで,現時点での世界最高性能の結果を出したそうだ…趣味でっていうのが…https://t.co/HKFLXTMbzx — ニーシェス (@lachesis1120) 2016年12月7日 府大のプレスリリース 一般物体認識分野で、府大生が世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発 黄瀬先生の研究室の学生さんだそうです。凄いですね! ちょうどResNet系に興味があったので、読んでみます。この論文を理解するには、ResNet, (Wide
( 調査 )Deep Learning 計算を、FPGA 専用アクセレレータ 上で 高速 に 行う試み ~ Deep Learning 計算基盤 を、GPU から 自社製FPGA に 切り替える動き が 加速中。今後はさらに、Neuromorphic chip がやってくる?FPGADeepLearningneuromorphic-computingneuromorphic-tipCognitive-computing 1. 個人プログラマの手で、機械学習 / Deep learning 専用 FPGAアクセレレータを論理合成した先行事例 が Webに公開されている Google検索でしらべたところ、以下 の 高前田 伸也 氏 のSlide Shareが、公開されている先行事例として先駆的です。 ( 以下、下記 の SlideShare から 該当ページを抜粋して転載 ) (Slide S
TVアニメCharlotteのヒロイン友利奈緒がTwitter上で異常に増殖する怪現象が起こっています。 友利奈緒検出器、川奈プロが3秒で実装しそうなやつだ— Ararik (@fimbul11) September 2, 2015 と煽られたので実装しました。(3秒ではできませんでした) 遊び方 @mitra_sun22に画像つきのリプライを飛ばせば顔と判定した部分に白枠をつけた画像と判定結果を返信します。簡単ですね! ちなみに友利奈緒と判定された画像は筆者(@kivantium)のTwitterアイコンに設定されるようになっています。 要素技術 Twitterで煽られたので、Twitterで送られた画像から顔を検出してその顔が友利奈緒かどうか判断してリプライするという仕様にしました。 ほとんど過去の記事からコピペしただけでできました。 Twitterからの画像を処理する部分: Twit
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く