低解像度ビデオもすぐに高解像度に変換できる超解像アルゴリズムTecoGANがすごい
3つの要点 ✔️ 低解像から高解像へ変換 ✔️ 時間的に一貫したフレームを生成するために双方向損失関数を採用 ✔️ 超解像度へ変換するTecoGANを提案 Learning Temporal Coherence via Self-Supervision for GAN-based Video Generation Temporally Coherent GANs for Video Super-Resolution (TecoGAN) written by Mengyu Chu, You Xie, Jonas Mayer, Laura Leal-Taixé, Nils Thuerey (Submitted on 23 Nov 2018 (v1), last revised 21 May 2020 (this version, v4)) Comments: Published by arXi
もう、アルゴリズム自分で書いてる場合じゃない？機械学習が開発手法を変える─de:code 2016セッションレポート
もう、アルゴリズム自分で書いてる場合じゃない？機械学習が開発手法を変える─de:code 2016セッションレポート 白石 俊平（HTML5 Experts.jp編集長） de:code 2016に参加中の、編集長の白石です。 今回は、編集部のメンバーそれぞれが興味あるセッションに参加してセッションレポートを書こう、ということになってまして、ぼくは「Big Data/機械学習がソフトウェア開発手法を変える! 〜静的アルゴリズム生成から動的アルゴリズム生成への道〜」というセッションを聴講しました。 スピーカーである田丸健三郎さんの語り口が心地よく、機械学習についてはかじったことくらいしかないぼくにとってはレベル感もちょうど良く、知らなかったことも数多く学べてとても満足でした。 以下に、簡単なセッションレポートを掲載します。機械学習については素人の、Webエンジニアによるレポートではありますが
グーグル、黒人を誤って「ゴリラ」とタグ アルゴリズムの限界か
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