深層学習入門：画像分類（5）Attention 機構 | SBテクノロジー (SBT)
こんにちは、データサイエンスチームの白石です。 前回は、マルチタスク学習を試してみて、犬猫分類器の精度向上を試みました。 結果としては、明確に改善した、と言い切れるほど大幅な改善はありませんでしたが、マルチタスクの導入によって精度が向上するケースも確認できました。 今回は、Attention 機構と呼ばれる仕組みを導入し、犬猫分類器の精度向上を試みます。 「機械学習導入支援サービス」の詳細はこちら Attention 機構とは何か Attention 機構は、現代の深層学習の花形と言える仕組みです。 Attention 機構というと、自然言語処理などでよく使われる技術だ、と思われる方もいらっしゃるかもしれません。歴史的には、Seq2Seq と呼ばれる自然言語処理などで使用されるリカレントニューラルネットワークベースのモデルに対して組み込まれ、大きな注目を集めました。近年では、機械翻訳のため
新卒エンジニア向けの機械学習教材、GMOペパボが無償公開
公開した研修資料は3つ。機械学習についてのイントロダクションや再帰化と機械学習の関係性、サービス事例などを紹介している。資料と併せて、同社の研修スケジュールも公開。1日3時間の研修を計3日間行ったという。 9時間行った研修のうち、半分近くの時間はGoogleが提供する研修用教材「Machine Learning Crash Course」でのハンズオンを行い、一般的な機械学習の知識を身に付けるよう指導したという。その際、リアルタイムでのフィードバックの実施や日本語で専門用語の意味をまとめた用語集を配布するなどの工夫をしたとしている。 関連記事 14時間分の機械学習教材も GMOペパボ、エンジニアの研修資料を公開 GMOペパボが、新人エンジニアの研修資料を今年も無償公開。今年は機械学習教材を一新した。 ゲームシステムを高速化する社内ノウハウを無償公開 Unityエンジニア向けに サイバーエー
わかりやすい技術文章の書き方
誰が読むのか。 読み手にどんな感想を持ってもらいたいか。 読み手はどれくらいの予備知識を持っているか。 読み手はどんな目的で、何を期待して読むのか。 読み手が真っ先に知りたいことは何か。 レポート・論文とは何か 問いが与えられ、または自分が問いを提起し、 その問題に対して明確な答えを与え、 その主張を論理的に裏付けるための事実・理論的な根拠を提示して、主張を論証する。 標準的な構成要素とは何か レポート・論文の構成は、 概要 序論 本論 論議 という要素が標準的である。次にそれぞれの要素について簡単に見てみる。 概要 論文全体を結論も含めて、すべて要約する。 序論 本論で取り上げる内容は何か。 その問題をどんな動機で取り上げたのか。 その問題の背景は何か。 その問題についてどんなアプローチを取ったのか。 本論 調査・研究の方法・結論 論議 自己の議論・結論を客観的・第三者的に評価する。 そ
Google社のテクニカルライティングの基礎教育資料がとても良かったので紹介したい - Qiita
はじめに エンジニアにとって、仕様書などの技術的な文章を書くこと（テクニカルライティングとも言います）は避けて通れません。ただ20年来多くのエンジニアの方々と同僚として接してきて思うことは、エンジニアの方の中には「文章を書く」ということに苦手意識がある方が一定数いるということです。 でもこの「テクニカルライティング」のスキルは、才能というよりは一種の「技能」だと思うんです。ある一定の原理原則を理解して実践を繰り返すことで、必ず一定レベルで習得できるものだと著者は信じています。 もしこのテクニカルライティングの原理原則をまだ体系的に学習したことがない、または過去学習したが改めて再学習したいという方に、お勧めのコンテンツを見つけたのでご紹介します。 https://developers.google.com/tech-writing Every engineer is also a write
AIの最先端は論文で学ぶ - AI事業 - マクニカ
こんな方におすすめの記事です AIの事業展開をする経営者層、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、人工知能について勉強をしているすべての人 この記事を読み終えるのに必要な時間 ５分 はじめに はじめまして。12月からAIリサーチセンターに配属されました土屋です。 今月から不定期ではありますが、こちらでAI関連のテクノロジーのお話を書かせていただくことになりました。 宜しくお願いいたします。 ここで、突然ですが、質問です！ 皆さんはどのように、人工知能の最新トレンドにキャッチアップをしていますか？ 本、ネット上の記事、セミナー、ニュース、こうしたさまざまな情報媒体でのキャッチアップも勿論大事なことですが、 AIの本当の最新トレンドをつかむには、論文で学ぶしかありません！ 世界には、たくさんのAIの研究者がいて、日々、新しい手法を考え、新しい手法の現実世界での適用方法を試行錯誤しています
Python pydocの使い方、書き方とhtml出力の方法 - Symfoware
JavaのJavaDocと同様、Pythonにもpydocがあることは知っていたのですが、 使ったことがなかったので、ちょっと調べてみました。 helpでの表示 pythonのインタープリターを起動して、help()を実行すると、モジュールに 記載されたドキュメントが表示できるようになります。 試しに、httplibと入力してみると、こんな感じでモジュールのドキュメントが表示されました。 なんだかかっこいいです。 「q」と入力すると、helpモードを抜けて、インタープリターに戻ります。 書いてみる 記載した内容がどの部分に表示されるのか知りたかったので、 適当にサンプルを書いてみました。 # -*- coding:utf-8 -*-"""ファイルの先頭に書いたコメント"""__author__ = "作者 <mail@example.com>"__status__ = "productio
ふるさと納税の限度額を計算。控除上限額シミュレーション｜ふるさとチョイス
ふるさと納税で被災地に寄付ができる仕組みです。 寄付は被災した自治体に直接届き、災害対応や復興に活用されます。 支援先を選ぶ
DQNの生い立ち ＋ Deep Q-NetworkをChainerで書いた - Qiita
はじめに そもそもDQNが作りたかったわけじゃなくて、他の目的でChainerを使いたかったのでその練習にDQNを書いたんですが、せっかくだし公開しようと思いました 公開しました 。またどうせ公開するなら、この機会にこれ（Q学習+関数近似）関連で持っている知識をついでに整理しようと思ってまとめました。 ニュース記事とかNatureとかNIPSの論文だけ読むと、DQN作ったDeepmind/Googleすげー！！！って感覚になりそうですが、強化学習的な歴史的経緯を考えると強化学習+深層学習になった、むしろかなり当然の成り行きで生まれた技術であることがわかります。（ATARIのゲームを人間以上のパフォーマンスでプレイするというのがビジュアル的にわかりやすかった$\leftrightarrow$問題設定が良かったというのもあります。） この記事ではNIPSとNatureの以下の２本の論文 ・ V
大規模グラフアルゴリズムの最先端
2. 挨拶 • 自己紹介 – 秋葉拓哉 / @iwiwi – 東京大学 コンピュータ科学専攻 M1 – アルゴリズム系の研究室 – プログラミングコンテストが好き – 2009 年にインターンさせてもらって以来アルバイト アリ本 （グラフの話もあるよ） 1 3. いろんなグラフ 道路・交通ネットワーク • 頂点：交差点，駅など • 辺：道，路線など やりたいことの例 • 案内，交通管制 • 輸送や災害のための解析 • 地理情報と絡めたサービス • … 2 4. いろんなグラフ ソーシャルネットワーク • 頂点：人 • 辺：人間関係 やりたいことの例 • 「知り合いかも？」とか • 重要度・影響度の解析 • コミュニティ解析 • 情報の伝播力の解析 • … (MentionMap で作成) 映画 3
ITエンジニアなら知っておきたい、今更聞けないアルゴリズムの種類一覧 - paiza times
Photo by Oferico 皆さんはアルゴリズムやデータ構造について勉強したことはありますか？そして、基本的なアルゴリズムについて、どのようなものがあって、どのようなときに使うとよいかといったことを説明することができますか？ 仕事をしていると、プログラミング言語等の勉強や業務に忙しくて、正直アルゴリズムどころではないという場合がほとんどでしょう。しかし、いつか勉強しようと思っていたけど、基本的なアルゴリズムにどんなものがあるのかなんて今更聞けないな……ということもあるかと思います。 今回はそんな方に向けて、基本的なアルゴリズムの一部の概要に加え、アルゴリズムの勉強に役立つサイト、書籍をご紹介したいと思います。 ■アルゴリズムを学ぶ意味 例えば、ソート等については、通常はすでにソート関数があるので、自分で作らなくても済む＝アルゴリズムも勉強しなくていいと思ってしまうかもしれません。しか
【C言語で数値計算】 定積分の近似計算（台形法） - Qiita
１．定積分の数値解法 【方針】 区分求積法の定義に忠実に、積分区間を複数の微小有限区間に分割して、各々の台形区間の面積を別個に計算して、後で総和をとる 【教材ウェブサイト１】 重田 出（鹿児島大学）「数値積分と数値微分（基礎）」 ※ 以下のウェブサイトは、直感的によりわかりやすい 【教材ウェブサイト２】 山本 昌志 （秋田工業高等専門学校）「台形公式の求め方」 「教材ウェブサイト１」にならって、以下の問題を解く （実装言語： C 言語） （実装スクリプト） #include <stdio.h> #define X_MIN 0.0 // 積分範囲の最小値 #define X_MAX 100.0 // 積分範囲の最大値 #define DIV_NUM 120 // 積分範囲の分割数 // 積分対象関数. float function (float x) { float result; resu
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ミクシィ、新卒エンジニア向け研修資料を公開 Unityでのゲーム開発やAI、セキュリティ研修など全12種類
STMとROSをシリアル通信させて移動ロボットを作る
ICT・Educationバックナンバー｜Nichibun.net
Davide Scaramuzza - Tutorial on Visual Odometry.pdf)
http://cvrs.whu.edu.cn/downloads/ebooks/Multiple%20View%20Geometry%20in%20Computer%20Vision%20(Second%20Edition).pdf
http://www.cs.toronto.edu/~urtasun/courses/CSC2541/04_SLAM.pdf
人工知能概論 1
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Graph Traversal (Depth/Breadth First Search) - VisuAlgo