Deep LearningThis domain may be for sale!
Pythonによる機械学習入門 ～Deep Learningに挑戦～
[DL輪読会]AdaShare: Learning What To Share For Efficient Deep Multi-Task LearningDeep Learning JP
PythonによるDeep Learningの実装（Dropout + ReLU 編） - Yusuke Sugomori's Blog
久しぶりのブログ更新となります。 今回は、Dropout + ReLU のコード（python）を紹介します。 最近の Deep Learning 界隈は、もっぱらDropoutと新しい活性化関数の組み合わせが多いみたいですね。 しばらく触れないでいる内に、以前は最前線だった Deep Belief Nets や Stacked Denoising Autoencoders がすっかり下火になってしまったようで…。 Dropout + ReLU や Dropout + Maxout などが流行っているみたいですが、これは結局、いかに疎な（sparseな）ニューラルネットワークを構築できるかが学習の鍵になっている、ということなのでしょう。シンプルが一番というべきなのでしょうか…。 ともあれ、Dropoutは実装が難しくないのは嬉しい限りです。 ReLU (Rectified Linear U
DeepLearningライブラリのChainerがすごい、らしい - cvl-robot's diary
Preferred Infrastructure(以下PFI)からスピンオフした会社、Preferred NetworksのリリースしたDeepLearningライブラリのChainerがすごい、と話題になっています。*1 解説 Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました | Preferred Research 公式 Chainer: A flexible framework of neural networks GitHub pfnet/chainer · GitHub ドキュメント Chainer – A flexible framework of neural networks — Chainer 1.1.0 documentation おそらく初露出 ディープラーニング最近の発展とビジネス応用への課題 公式ツイッター chainer (@Chai
「知識」のDeep Learning
最先端NLP勉強会�“Learning Language Games through Interaction”�Sida I. Wang, Percy L...Yuya Unno
二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー
うまくできましたか？ ボヤけたり、ギザギザになったりしませんでしたか？ waifu2xをお試しください。 (ブラウザの処理に影響されないようクリックで拡大おねがいします) waifu2xは、二次元画像を2倍に拡大するソフトウェアです。多くの二次元画像についてスゴイ級のクオリティで拡大できます。 waifu2xは、最新鋭の人工知能技術 Deep Convolutional Neural Networks を使って開発されました。 waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。 いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。縮小される前の画像を求めよ。 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。 縮小されてないオリジナル画像を与えた場合も、やはり縮小される前の画像を答えます。 その画像は本来存在しないものですが、waifu2xはそれを想像で創ります。 二次元画像のJPE
Machine Learningのカレンダー | Advent Calendar 2014 - Qiita
About reserved postingIf you register a secret article by the day before the same day, it will be automatically published around 7:00 on the same day. About posting periodOnly articles submitted after November 1 of the year can be registered. (Secret articles can be registered anytime articles are posted.)
Deep Learning リンク集 - 人工知能に関する断創録
乗るしかないこのビッグウェーブに Deep Learning（深層学習）に関連するまとめページとして使用する予定です。Deep Learningに関する記事・スライド・論文・動画・書籍へのリンクをまとめています。最新の研究動向は全然把握できていないので今後研究を進めるなかで記録していきたいと思います。読んだ論文の概要も簡単にまとめていく予定です。本ブログでは、当面の間、Theanoを使って各種Deep Learningアルゴリズムを実装していきたいと思います。 関連ニュースなどはTwitterでも流しているので興味があったらフォローしてください。 すべてに目が通せず更新が追いついていません。私のはてなブックマークで[Deep Learning]というタグを付けて登録しています。まったく整理できていませんがご参考まで。 Theano編 TheanoをWindowsにインストール（2015/1
ディープラーニングチュートリアル 応用編
Transcript 1. 大規模データから単語の 意味表現学習-word2vec ボレガラ ダヌシカ 博士(情報理工学) 英国リバープール大学計算機科学科准教授 2. 2 2005 2008~10 学部 修士 博士 助教/講師 東京大学 工学部 東京大学大学院情報理工学系 文書自動要約における 重要文順序学習 同姓同名抽出 別名抽出 属性類似性計測 関係類似性計測 評判分類の分野適応 関係抽出の分野適応 進化計算を用いたWeb 検索結果順序学習 ソーシャルネットワーク の関係予測 対話型協調 Web検索エンジン 潜在関係検索 エンジン 自己紹介 専門分野：自然言語処理, 機械学習,データマイニング 2006~07 2010~13 2010~現在 准教授 リバープール大学 深層学習 3. 今回の講演の背景 •深層学習に関する活動 •2014年9月に深層学習のチュートリアルをCyberAge
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ディープラーニング－畳み込みニューラルネットワークとPythonによる特徴抽出 | POSTD
ディープラーニング最近の発展とビジネス応用への課題