Ryan Dahl
Dear Oracle, Please Release the JavaScript Trademark2022-09-03 In 1995 Netscape partnered with Sun Microsystems to create interactive websites. Famously Brendan Eich spent only 10 days to create the first version of JavaScript - a dynamic programming language with a roughly syntactic lineage from Sun’s Java language. As a result of this partnership Sun held the trademark “JavaScript”. In 2009 Orac
An AI That Can Mimic Any Artist
Take a look at the following two pictures. One was painted by contemporary artist Leonid Afremov, and the other was painted by an algorithm mimicking his style. The first image is the Afremov’s Rain Princess, and the second image is an imitation. What’s fascinating is that a computer algorithm automatically “painted” the imitation, given only a photograph of the dome and the image of Rain Princess
When machines learn like humans « the Kurzweil Library + collections
Humans and machines were given an image of a novel character (top) and asked to produce new versions. A machine generated the nine-character grid on the left (credit: Jose-Luis Olivares/MIT — figures courtesy of the researchers) A team of scientists has developed an algorithm that captures human learning abilities, enabling computers to recognize and draw simple visual concepts that are mostly ind
Human-level concept learning through probabilistic program induction | Science
Human-level concept learning through probabilistic program induction Brenden M. Lake1,*, Ruslan Salakhutdinov2, Joshua B. Tenenbaum31Center for Data Science, New York University, 726 Broadway, New York, NY 10003, USA.2Department of Computer Science and Department of Statistics, University of Toronto, 6 King's College Road, Toronto, ON M5S 3G4, Canada.3Department of Brain and Cognitive Sciences, Ma
【Deep Learning 画風変換】ポケモンを大神の世界に連れて行ってみた - イーブイの遠洋漁業
みなさんは，画風変換をしてみたい！と思ったことはありませんか？例えばお気に入りの犬の画像を毛筆風にしてみたり，アニメ風にしてみたり・・・ 僕は，「ポケモンを大神（別のゲーム）の世界に連れて行ったらどんな風にデフォルメされるのかな？」と想像を膨らませることがよくあります。 中には自分の頭の中で想像したものを描ける方もいると思うのですが，僕には中々ハードルが高い・・・ そんなことを考えていると，こんな記事を見つけました。 画風を変換するアルゴリズム なぬ！！画風を変換することができる・・だと！？これは気になるぞー このページを見ると，pythonで書かれたプログラム(chainer gogh)が公開されているようなので，さっそくダウンロードして動かしてみました。 今回はサンダースを，アマ公の画風に変換してみます。ワクワクしますね！ サンダース「た，たすけてー」 アマ公「おいでおいでー(^^)」
イー・ガーディアン、人工知能型画像認識システムで広告売上400%アップ達成
イー・ガーディアンは4月2日、大手ブログサービスや画像共有サービスなどユーザー投稿型メディア4社に人工知能型画像認識システム「ROKA SOLUTION」を提供し、すべての企業で導入前に定めた目標値を達成したと発表した。システム導入前と比較し、最大400%の広告売上アップ、90%のコスト削減を実現したという。 同システムは、世界トップクラスの画像認識の機械学習システム(人工知能)を持つ東京大学大学院原田研究室とイー・ガーディアンが共同で開発したディープラーニングを活用した人工知能型画像認識システム。大量の画像・動画データを目視により分類したものを教師データとして事前にエンジンに学習させた後、実際の対象画像・動画をシステムに判定させ、結果を数値で表す。結果が誤っていれば、再度学習するという作業を繰り返し行うことで判別能力を向上していく。 従来、導入企業4社はいずれも、広告配信先ページの適切是
Hello Autoencoder — KiyuHub
Hello Autoencoder 最近，身内でDeep Learningを題材に含んだ勉強会を行なっている． メインは専門である自然言語処理まわりだが， とりあえず実装(というよりnumpy)の導入になる上，結果を視覚化できることから， 画像データを利用したAutoencoderの実装について取り扱った． 軽い説明と共にコードと，色々な結果を Autoencoder Autoencoderとは,Neural Networkの特殊系で，基本的には 入力層と出力層のユニット数が同じである． 教師信号として入力そのものを与える． という特徴を持つ． 入力と出力が共に4次元で，隠れ層が2次元なAutoencoderの図 Autoencoderは，入力の情報をを一度隠れ層の空間に写像(encode) したあと， 元の信号を復元(decode)するようなパラメータを学習する． 図のように，もしも隠れ
Deep Learningでラブライブ！キャラを識別する - christinaの備忘録
このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です（だそうです）。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた
SIG2D
今回の C93 で頒布した既刊 SIG2D’15/‘16 に，表紙と中身が入れ替わるという印刷ミスが発覚しました． カラー表紙に書いてあるタイトルと，その次のページ（扉）にあるモノクロ版表紙絵に書いてあるタイトルが異なる場合，今回の印刷ミスの影響を受けています． 会場で手に取って購入して頂いた方々に，大変ご迷惑をおかけしてしまい，申し訳ございません． 現在，対応を検討中です．決まり次第，当ウェブサイトおよび Twitter アカウント にてアナウンス致しますので，今しばらくお待ち下さい．
Googleが画像の説明文章を自動生成する技術を開発
人間は写真を見てそれがどういった場面なのかを説明することができますが、これはコンピューターにとっては非常に難しいことです。しかし、Googleの研究者は機械学習システムを用いて一度写真を見れば自動でその状況を説明するようなキャプションを生成できる、というまるで人間のような能力を持ったシステムの開発に成功しています。 Research Blog: A picture is worth a thousand (coherent) words: building a natural description of images http://googleresearch.blogspot.jp/2014/11/a-picture-is-worth-thousand-coherent.html 近年の研究では、物体の検出や分類、ラベル付けなどの技術が大幅に向上しています。しかし、人間のように複雑な状
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GitHub - rezoo/illustration2vec: A simple deep learning library for estimating a set of tags and extracting semantic feature vectors from given illustrations.
サルでも分かるwaifu2xのアルゴリズム
GitHub - nagadomi/waifu2x: Image Super-Resolution for Anime-Style Art
「画像認識分野における deep learning の発展と最新動向」
Caffeのデータレイヤで夢が広がる話