2年ほど前に、自分の声を結月ゆかりにする声質変換技術を作り、動画を投稿しました。この技術には利用者の音声データが大量に必要であるという欠点があり、ゆかりさんになりたいというみなさんの願いを叶えるのが難しい状態でした。そこで、この技術を利用者の音声データが不要になるように改良し、誰でも簡単に使えるようにしました。ここではその技術について解説します。 手法 音声を直接変換しようとすると、利用者の音声データが必要になってしまいます。そこで、音声を直接変換するのをやめて、①音声を構成する要素である音素と音高に分解し、②音素と音高を目標の声（ゆかりさん）に再合成することを考えました。 ①は、音素の抽出に音声認識とOpenJTalkとJuliusを、音高の抽出にWORLDを用いれば簡単に実現できます。そのため、②さえ実現できれば、利用者の声のデータを用意することなく、誰でもゆかりさんの声に変換すること
by duallogic AIによる文章生成ツール「GPT-2」はあまりにも高度な文章が作成できることから、「危険すぎる」と判断され公開が延期されていました。2019年2月に小型モデル、5月に中型モデルと、段階的に公開されていたGPT-2でしたが、新たに7億4700万個のパラメーターを持つより大きなモデルが公開されています。 GPT-2: 6-Month Follow-Up https://openai.com/blog/gpt-2-6-month-follow-up/ GPT_2_August_Report.pdf (PDFファイル)https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/GPT_2_August_Report.pdf OpenAIは2019年2月にテキスト生成用のAIモデル「GPT-2」を開発しましたが、あまりにも高度な文章が作成されてしまうため、「悪用
本講座では計8回にわたり、ディープニューラルネットワークの原理と実装について 説明してきた。ニューラルネットワークの原理は基本的には 勾配降下法であり、その基盤となっているのが関数の微分可能性である。 ニューラルネットワークにはさまざまな形態が存在するが、 画像処理・画像認識の場合は畳み込みニューラルネットワークが非常に 有効であることがわかっている。また、ニューラルネットワークの 出力形式や損失関数を変えることにより、ニューラルネットワークが 物体検出や奥行き推定など、さまざまなタスクに利用可能であることを紹介した。 さて、本講座は「真面目なプログラマのための」ディープラーニング入門、 と銘打っている。真面目なプログラマとは何か? 諸説いろいろあるだろうが、 多くのプログラマは、ソフトウェア開発において 仕様の明確さや、 システムの効率・堅牢性、そして 保守のしやすさといったものを 追求
【特集】「『予測』という名の欲望」全記事はこちらから読めます ■人間にはAIの考えが分からない？ ――ディープラーニングは、大量の「教師データ」を読み込み、入力する変数と、出力する変数との間の関係を見つけ出します。その関係が分かれば、新たなデータを入力したとき、出力が予測できるというわけですが、なぜ人間はそのプロセスを理解できないのでしょうか？ おもにふたつの要因があります。質的なものと、量的なものです。量的な問題は、すごくシンプルです。ディープラーニングの内部で動くパラメータ（母数：システムの内部で動く情報）が多すぎるので、その大量・複雑なデータを人間の直感につなげることが難しい、という話です。最近は、多いものでは1億個を超えるパラメータから出力を予測します。じゃあ、その1億個をざっと人間が見てなにか分かるのかといえば、分からない。これが基本的に起こることです。 ――大量の変数という意味
10月31日投開票の衆院選で、香川1区に出馬する自民前職の平井卓也前デジタル相（63）。その大口献金者で、IT関連企業「豆蔵K2TOPホールディングス」（東京都新宿区）の荻原紀男社長（63）が、平井氏が受けた民間企業からの接待などについて擁護する動画を投稿し、その後、削除していたことが、「週刊文春」の取材でわかった。 香川1区からは平井氏のほか、立憲民主党前職の小川淳也氏（50）、日本維新の会新人の町川順子氏（62）が出馬している。小川氏は公示前、日本維新の会に対し、町川氏の出馬取り下げを要請。こうした行動を受け、日本共産党は県委員会の支持に留めている。現在、平井氏と小川氏が激しく争う展開だ。 平井氏と荻原氏は20年来の付き合いで、豆蔵HDは2013年から2017年にかけて毎年60万円、計300万円を平井氏が代表を務める自民党香川県第1選挙区支部に献金してきた。 さらに、平井氏と豆蔵HDを
","naka5":"<!-- BFF501 PC記事下（中⑤企画）パーツ＝1541 -->","naka6":"<!-- BFF486 PC記事下（中⑥デジ編）パーツ＝8826 --><div id=\"kiji_bottom-banner\">\n<p style=\"padding:10px;\"><a href=\"https://www.asahi.com/senkyo/shuinsen/2021/?iref=kiji_bottom_banner\" style=\"display:block;\"><img src=\"https://www.asahicom.jp/senkyo/shuinsen/2021/images/shuinsen2021_660x100.jpg\" alt=\"2021衆院選\" style=\"width:100%;height:auto;\"/><
HOM55 on Twitter: "統一教会関連団体による活動「ピースロード」に、自民党議員が関与しまくってて衝撃！！ 2021年に香川で行われたピースロードの式典では、自民党の平井卓也・デジタル大臣(当時)がなんと『主催者挨拶』で登壇。さらに磯﨑仁彦・官房副長官や… https://t.co/sFFEZqx9eh"
統一教会関連団体による活動「ピースロード」に、自民党議員が関与しまくってて衝撃！！ 2021年に香川で行われたピースロードの式典では、自民党の平井卓也・デジタル大臣(当時)がなんと『主催者挨拶』で登壇。さらに磯﨑仁彦・官房副長官や… https://t.co/sFFEZqx9eh
はじめに大規模言語モデルであるChatGPTに文章を渡す際、適切な区切り線の使用は、情報の正確な伝達や解釈に大いに役立ちます。 この記事では、区切り線に適切なものを検証します。 区切り線とは？使い方区切り線は文章を区切る時に使用する文字列のことです。 例えば下記のようなものです。 また、使い方をまとめた記事もあるので参考にしてください。 def test() a = "a" b = "b" c = a + b print(c) ================================ ←これが区切り線 上記のコードについて教えてください 結論先に結論を言うと、4個～16個連続した「-」か「=」 もしくは8の倍数の「-」か「=」が区切り線としてはベストでした。 ---- ---------------- -------------------------------- ==== ==
Hirokatsu Kataoka | 片岡裕雄 on Twitter: "深層学習が登場してからの、直近１０年分のコンピュータビジョンを俯瞰するセッションです！分野の主要な流れを凝縮して「たったの」４０分で解説していきます。 #NVIDIA #GTC22 https://t.co/QCH1o73T9x https://t.co/iHj3nbpxyc"
深層学習が登場してからの、直近１０年分のコンピュータビジョンを俯瞰するセッションです！分野の主要な流れを凝縮して「たったの」４０分で解説していきます。 #NVIDIA #GTC22 https://t.co/QCH1o73T9x https://t.co/iHj3nbpxyc
講座情報詳細｜はじめてのAI （METI/経済産業省）
人工知能、AI、機械学習、ニューラルネットワーク、ディープラーニング…これらの言葉が世間ではよく聞かれるようになっています。よく聞く言葉だけれども、よくわからない、自分の身近なものではなさそうと思っている方も多いのではないでしょうか。本講座では、AI に関わる基本知識だけでなく、事例や具体的にそれがどのような仕組みで動いているかも紹介します。AI の基礎を理解し、AI をどう活用できるかのヒントがつかめるように、本講座で学びます。
米ツイッターは21日、自らの研究で、自社のアルゴリズムが右寄りの政党や報道機関のツイートを、より増幅しがちだと分かったと明らかにした。 ツイッターは2016年から、利用者のホームタイムラインに表示されるツイートを、従来通り最新ツイートが上にくる時系列順に並べるか、それとも自社アルゴリズムが選ぶ「トップツイート」やおすすめツイートが優先的に並ぶようにするか、利用者が選べるようにしている。
「Graph Game」はニューラルネットワークの構造をグラフで作成するゲームです。AI技術の発展と共に頻繁に目にするようになった「ニューラルネットワーク」をどの程度理解しているか試せるゲームとのことなので、実際にプレイしてみました。 Graph Game - By Sabrina Ramonov https://graphgame.sabrina.dev/ サイトにアクセスするとこんな感じ。「RNN」「LSTM Cell」「GRU Cell」「ResNet Block」「Deep RNN」という5つのステージが用意されています。まずは「RNN」をクリックしてみます。 「x_t」「h_t」「y_t」という3つの箱が出現しました。それぞれの箱はデータを表しており、上が出力で下が入力となっています。「x_t」の上の○をクリックし、ドラッグして「h_t」の下に接続します。 緑の線で接続が表示され
ネットワーク分析から直感的に理解するTransformerの仕組みと処理の流れ - あつまれ統計の森
グラフ理論と隣接行列 グラフ理論は点と線で物事を表す理論です。たとえば駅の路線図では下記のように駅を点、路線を線で表します。 東京メトロホームページより 上記の路線図では「駅と駅が隣接するかどうか」を中心に取り扱う一方で、それぞれの位置や方角などは厳密に再現はされません。このように、「隣接するかどうか」のみに着目して物事を表す際の理論を「グラフ理論」といいます。 グラフ理論では点をノード(node)、線をエッジ(edge)、全体をグラフ(graph)と定義します。数式で表すと$G = (V,E)$のように表しますが、$V$が頂点のVertice、$E$がEdge、$G$がGraphであるとそれぞれ解釈すると良いです。 グラフの表記法に関しては主に$2$通りあり、「①図を用いる」と「②隣接行列を用いる」をそれぞれ抑えておくと良いです。例があるとわかりやすいので下記のWikipediaの例を元
大澤昇平🇺🇳 on Twitter: "録音の一部を公開します ❶ https://t.co/h2vTMkSenh"
録音の一部を公開します ❶ https://t.co/h2vTMkSenh
新型コロナウィルス感染拡大に伴い不要の外出を控える社会人や学生のみなさまに向け、 JDLA認定プログラムを実施する事業者の協力を得て、一部のオンライン学習コンテンツを期間限定で無料公開いたします ＊2020年1月20日に「INTLOOP株式会社」の講座を追加しました ＊12月1日に「エッジテクノロジー株式会社」の講座提供期間を延長しました ＊5月19日に「スキルアップ株式会社」の講座期間定めなし、申込み方法追加しました ＊5月13日に「スキルアップ株式会社」の1講座を追加しました ＊5月1日に「Study-AI株式会社」の3講座を追加しました ＊4月27日に「NTTラーニングシステムズ株式会社」の1講座を追加しました ＊4月24日に「株式会社日経BP」の1講座を追加しました ＊4月17日に「エッジテクノロジー株式会社」の3講座を追加しました ＊4月9日に「株式会社キカガク」の1講座を追加し
Developers can now integrate ChatGPT and Whisper models into their apps and products through our API. ChatGPT and Whisper models are now available on our API, giving developers access to cutting-edge language (not just chat!) and speech-to-text capabilities. Through a series of system-wide optimizations, we’ve achieved 90% cost reduction for ChatGPT since December; we’re now passing through those
TURINGの社内AI勉強会で発表した資料です。 Tesla AI Day 2021で紹介されたTesla車に搭載されているマルチカメラを用いた認識モデルの紹介と、それに関連しそうな論文の紹介をしています。
【独自】AIベンチャー企業の元取締役 33億円余りを着服か
東京・千代田区の医療用のAI(人工知能)を開発するベンチャー企業の元取締役が、会社の口座からおよそ29億円を着服した疑いで警視庁に逮捕された。 元取締役は、33億円余りを着服したとみられている。 「エルピクセル」元取締役の志村宏明容疑者(45)は、2018年から2019年にかけて、会社の口座からおよそ29億円を着服した疑いが持たれている。 エルピクセルは、AIを活用した医療診断のソフトウエアを開発するなど、注目のベンチャー企業。 事件当時、志村容疑者は、経理担当者で会社の資金を1人で管理していて、着服した金の大半をFX取引に充てていたという。 警視庁は、志村容疑者があわせて33億円余りを着服したとみて余罪を調べている。
学環・学府特任准教授の不適切な書き込み等に関する調査委員会の設置について - 東京大学大学院 情報学環・学際情報学府
November 28, 2019 学環・学府特任准教授の不適切な書き込み等に関する調査委員会の設置についてEstablishment of the Investigative Committee about Inappropriate Writings, etc. by a Project Faculty of III/GSII 2019年11月28日 東京大学大学院情報学環・学際情報学府 東京大学大学院情報学環・学際情報学府は、SNS上における大澤昇平特任准教授の不適切な書き込み等に関する事実を調査し、認定事実に基づく対応措置を検討するために、本日付けで、調査委員会を設置しました。 大学院情報学環長・学際情報学府長 越塚 登 November 28, 2019 Interfaculty Initiative in Information Studies, Graduate School
『ポケモン』風画面を“見よう見まね”で生成する機械学習デモが公開。実際に歩ける狂気めいた世界 - AUTOMATON
ディープラーニング技術者であるOllin Boer Bohan氏が、『ポケットモンスター』風のゲーム画面を生成するデモを構築。プレイヤーの操作まで検知して“それっぽい”映像を再現することに成功し、実際にブラウザ上で操作できるよう公開されている。 Ollin Boer Bohan氏によるデモより 『ポケットモンスター』（以下、ポケモン）は、任天堂の人気RPGシリーズだ。同作はポケモンを捕獲・育成してバトルに挑むシステムが特徴。また、初代『ポケモン 赤・緑』から、メインシリーズ作品は長らく見下ろし視点で親しまれていた。描画としては2Dモノクロから、世代を重ねるごとに色鮮やか・高精細になっていき3D表現に移ったものの、見下ろしスタイルが深く印象に残っているファンも多いだろう。 左がバーチャルコンソール版『ポケモン 赤』、右が『ポケモン ダイヤモンド・パール』 そんな馴染みある見下ろし視点の『ポケ
2011年2月16日に Kaggle アカウントを取得して10年が経過した。長い間 Kaggle Ranking 世界 1 位を目指してきたが、この目標やモチベーションが大きく変化してきたと感じたため、一区切りつけるためにもこの10年+αを振り返る。今の目標は対象を問わずアルゴリズムで資産を最大化すること。エンジニアリングを駆使してデータからアルファを探し、システム化して運用する。実利的で定量評価できる最高に楽しいタスクです（記事では触れません）。 競技プログラミングからKaggleを始めるまで¶ Kaggle ができる前は ICPC や ICFP Programming Contest といった競技プログラミング系のコンテストに参加していた。ICPC ではアジア地区会津大会 2007、アジア地区東京大会 2008 に出場したが大敗して悔しくて仕方がなかった。コードゴルフも嗜む程度に遊んで
「Pokemon GO」（ポケモンGO）などのARゲームで知られる米Nianticは9月14日（現地時間）、iOS向け3Dスキャンアプリ「Scaniverse」がLiDARを持たないiPhoneにも対応すると発表した。iPhone XS以降の全てのiPhoneと過去4年間に発売されたほとんどのiPadで利用できるという。 LiDARに代わり、ニューラルネットワークを活用してカメラ画像から奥行きを推測する「ManyDepth」技術を搭載した。建物など大きな空間に適した「Areaモード」と人物やオブジェクトの細部を捉える「Detailモード」があり、DetailモードならScaniverseフォトグラメトリ処理を活用してLiDAR搭載デバイスと同等の高品位なスキャン結果が得られるとしている。 「LiDARを搭載していない端末でもScaniverseを利用したいという要望が多かった。（ManyD
大澤昇平🇺🇳 on Twitter: "伊藤詩織の何がダメダメかって、刑事裁判でレイプが認められなかったにもかかわらず、その後の民事裁判の結果をレイプを関連付けている点。 今回もやってることの筋が通っておらず全く支持できない。"
伊藤詩織の何がダメダメかって、刑事裁判でレイプが認められなかったにもかかわらず、その後の民事裁判の結果をレイプを関連付けている点。 今回もやってることの筋が通っておらず全く支持できない。
Stable Diffusion開発元が3Dアニメーション生成AI「Stability For Blender」を発表、アニメーション生成や3Dモデルのテクスチャ生成などが可能
画像生成AI「Stable Diffusion」の開発元であるStability AIが、3DCGソフトウェア「Blender」上で動作するAI搭載拡張機能「Stability For Blender」を公開しました。Stability For Blenderでは「Blenderで作成したラフ画像を元に好みの画像を生成」「テクスチャのラフ画像からリアルなテクスチャ生成」「アニメーションを生成」といったAI機能を無料で使えます。 Stability for Blender https://platform.stability.ai/docs/integrations/blender Stability AI Announces Stability For Blender; Text To Image Creation in 3D — Stability AI https://ja.stabi
近年のAIは、人間が手を加えなくてもコンピューターが自動的に大量のデータからそのデータの特徴を発見する「ディープラーニング(深層学習)」という学習手法で動いています。このディープラーニングは、コンピューターゲームに代表されるリアルタイム画像処理に特化した演算装置・プロセッサであるGPUで処理されるというのが通例ですが、ライス大学のコンピューター科学者がIntelと共同で「GPUに比べて最大15倍も高速にディープラーニングできるCPU向けソフトウェア」を開発しました。 ACCELERATING SLIDE DEEP LEARNING ON MODERN CPUS:VECTORIZATION, QUANTIZATIONS, MEMORY OPTIMIZATIONS, AND MORE (PDFファイル)https://proceedings.mlsys.org/paper/2021/file/
深層距離学習(Deep Metric Learning)の基礎から紹介 - OPTiM TECH BLOG
こんにちは、R&Dチームの河野(@ps3kono)です。深層学習モデルの開発を担当しております。 今回は、画像分類、画像検査、顔認識や異常検知など様々な分野に利用されている深層距離学習(Deep Metric Learning)について紹介したいと思います。 Deep Metric Learningとは 定番のクラス分類と距離学習によるクラス分類の違い 距離学習の進化 1. 対照的(contrastive)アプローチ サンプル選択(sample selection) 代表的な学習手法 Contrastive loss Triplet loss さらなる改善と進化 対照的アプローチの問題点 2. Softmaxをベースにしたアプローチ 代表的な学習手法 Center loss SphereFace CosFace ArcFace さらなる改善と進化(2019年以降) 推論 深層距離学習の利点
この記事はOpenCV Advent Calendar 2020の12日目の記事です。 他の記事は目次にまとめられています。 対象者 以下みたいな作業依頼を受けることのある人。 つまり、デザインに予算はつかないけど、ある程度の工夫を求められるやつ。。。 上長「部内とかで見せるちょっとしたデモをパパッと作って欲しい」 高橋「デザインは○○さんか、△△社さんにお願いします？」 ※○○さん：デザイン会社から派遣で来ているデザイナーさん ※△△社：デザイン会社 上長「今回、デザインに出すお金は無い」 高橋「What？」 高橋「それじゃ、見た目は気にしな」 上長「偉い人も見る可能性あるからソレっぽくしといてもらわないと困る」 高橋「短い間ですが、お世話になりました」 Flaskとか立てて、UI作る人とデザイナーと役割分担出来るようなプロジェクトは対象外 はじめに OpenCVとかPillowで出来る
はじめに 「メルアイコン」と呼ばれる、Melvilleさんの描くアイコンはその独特な作風から大勢から人気を集めています。 上はMelvilleさんのアイコンです。 この方へアイコンの作成を依頼し、それをtwitterアイコンとしている人がとても多いことで知られています。 代表的なメルアイコンの例 （左から順にゆかたゆさん、みなぎさん、しゅんしゅんさんのものです (2020/12/1現在)） 自分もこんな感じのメルアイコンが欲しい！！ということで機械学習でメルアイコン生成器を実装しました！！.......というのが前回の大まかなあらすじです。 今回は別の手法を使って、キャラの画像をメルアイコンに変換するモデルを実装しました。例えばこんな感じで変換できます。 実装したコードはこちら 本記事ではこれに用いた手法を紹介していきます。 GANとは 画像の変換にあたってはUGATITという手法を使って
キカガクはAIを含めた最先端技術を最短距離で学ぶことができる学習プラットフォームです。今なら新規ユーザー登録（無料）で、Udemy でベストセラーの「脱ブラックボックスコース」完全版をプレゼント！「実務で使える」スキルを身に着け、次の時代に活躍する人材を目指しましょう。
NewsPicksのエンジニア採用サイトです。さまざまな強みを持つエンジニアが、自分たちの個性を活かし、未来を創るための挑戦をしてる自由な環境で、一緒に世の中をおもしろくしてみませんか？
先日、革新的な画像の異常検知（SAA）が出てきました。 何やら革命的な臭いがする... SAMを使った異常検知手法https://t.co/wmwFcbULdq コードはこちらhttps://t.co/3npK3FhnEz pic.twitter.com/JDs30bEJyQ — shinmura0 (@shinmura0) May 22, 2023 本稿では、操作手順 & 触ってみた感想をご報告します。 特長 本題に入る前に、どこら辺が革新的なのかざっくり説明します。 ※ SAAの詳細は論文をご参照ください。 学習データは不要 通常、学習（正常）データを数百枚用意しますが、この手法では正常データを必要としません。 ドメイン知識を導入できる 予め、異常の傾向をプロンプトに入れることにより、異常の特徴をモデルに教えることができます。 二点目が特に大きく、今までの異常検知では、積極的に異常の傾
3つの要点 ✔️相互情報量を最大化する枠組みでニューラルネットを学習する教師なし学習手法IICの提案 ✔️予測値をそのまま出力するニューラルネットを学習可能であるため、クラスタリングが不要 ✔️従来の教師なし学習手法の「クラスタが一つにまとまってしまう問題」および「ノイズに弱いという問題」を解決 Invariant Information Clustering for Unsupervised Image Classification and Segmentation written by Xu Ji et.al (Submitted on 22 Aug 2019) subjects : Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG) はじめに 近年、様々な場面において、深層学習手法が使用さ
TL;DR ESD の手法で LoRA を学習してみたらそれっぽい感じのことができたよ VRAM 8GB で余裕で学習できるようになったよ (元は20GB要求) LoRA として保存できるようになったので重みの取り回しが良くなったよ マイナス適用によって、概念を削除するだけでなく強調することもできたよ 一度でも画像生成 AI に触ったことがあると、より楽しんで読めると思います。 論文とかどうでもいいから学習方法知りたい！ という方は 実際に学習してみる へどうぞ！ 今回作成したもの コード: モデルなど: 前提 Stable Diffusion とは、Stability AI らが公開したオープンソースの画像生成 AI であり、テキストによる指示で様々な画像を生成することができる。 本来の Stable Diffusion は、実写画像や海外風のイラストを出力することが得意だが、アジア系の
雨宮美奈子┊Minako Amamiya on Twitter: "東京大学の大澤特任准教授の件で、所属する場所での悲しい言葉に心痛めて今日までノーコメントを貫いてきましたが、大学から怒涛の勢いでケアにまわるメールが届いて少し安心しました。 毅然とした態度（というか完全にキレてるね）の大学で、… https://t.co/mecV8x8gQC"
東京大学の大澤特任准教授の件で、所属する場所での悲しい言葉に心痛めて今日までノーコメントを貫いてきましたが、大学から怒涛の勢いでケアにまわるメールが届いて少し安心しました。 毅然とした態度（というか完全にキレてるね）の大学で、… https://t.co/mecV8x8gQC
複数の視点の画像から、新たな視点の画像を合成して作り出す「Novel View Synthesis」というタスクがある。VRやスポーツの自由視点映像などには不可欠な技術だ。この領域で驚異的な性能を発揮したのが「NeRF」（ナーフ）。果たしてどんなアルゴリズムで、美しい合成画像を作り出せるのか。世界中の研究者や技術者に衝撃を与えたその技術を、論文からひもといていく。 まずは下の3枚の画像を見ていただきたい（図1）。左の2枚の写真を基に、一番右の画像のような新たな視点の画像を生成する技術を、今回は紹介していく。コンピュータービジョン分野やコンピューターグラフィックス分野の主要な研究課題の1つであり、応用先にはVR（仮想現実）やスポーツの自由視点映像など、様々な分野が挙げられる。 これは「Novel View Synthesis」という、複数の視点の画像を手がかりに新たな視点の画像を合成する技術
大澤昇平🇺🇳 on Twitter: "具合悪そうだから介抱したのに急に「レイプされた」とかファビョり出して社会的地位を落としにかかってくるのトラップ過ぎるし、男にとって敵でしかないわ。"
具合悪そうだから介抱したのに急に「レイプされた」とかファビョり出して社会的地位を落としにかかってくるのトラップ過ぎるし、男にとって敵でしかないわ。
RPGなどのゲームをプレイしている最中に、村人のようなノンプレイヤーキャラクターが同じことしか言わなかったり、同じ行動ばかり続けていることにがっかりしたことがあるゲーマーは多いはず。ジョージア工科大学と、Facebook AI Research(FAIR)が協力して行った最近の研究で、「目標を持って会話したり行動したりするファンタジーゲームのAI」が発表されました。 How to Motivate Your Dragon: Teaching Goal-Driven Agents to Speak and Act in Fantasy Worlds (PDFファイル)https://arxiv.org/pdf/2010.00685.pdf Teaching AI agents to communicate and act in fantasy worlds https://techxplor
機械学習と自動微分 (2023)
「最適化法」第15回(ゲストトーク), 2023年1月20日, 同志社大学.
ジャーナリストの伊藤詩織氏は2020年8月20日、ツイッターで誹謗中傷を受けたとして、元東大特任准教授で株式会社Daisy代表取締役の大澤昇平氏に110万円の損害賠償を求めて東京地裁に提訴した。各メディアが報じた。 提訴を受け、大澤氏は「先方の主張は理不尽すぎるので全力で勝負します」と争う構えを示している。 杉田水脈氏も法廷闘争へ 各報道によれば、伊藤氏が20年6月、誹謗中傷する内容のイラストをツイートされたなどとして、漫画家のはすみとしこ氏ら3人を提訴した一件をめぐり、大澤氏が「伊藤詩織の何がダメダメかって、刑事裁判でレイプが認められなかったにもかかわらず、その後の民事裁判の結果をレイプを関連付けている点」などとツイート。「伊藤詩織って偽名じゃねーか」と事実無根の内容も書き込んでいた。 大澤氏は提訴を受け、8月20日にツイッターで「突然俺を訴えると言い出した。正直全く意味が分からない」と
AIの想像力が人間を超えるとき。深層強化学習のブレイクスルー、D3RLの衝撃 2020.10.08 Updated by Ryo Shimizu on October 8, 2020, 11:13 am JST 「最近のAIがすごい」と言われてからもう6年ほどが経過した。 なかでも人目を引いたのは、なんといっても2016年のAlphaGoだろう。最難関ゲームの一つと言われる囲碁において、人間のトップ棋士に対しAIが圧勝したのである。 これは「深層強化学習」というAIだが、実際のところ、「深層強化学習」を実用的に利用した例はまだ少ない。 多くのAIベンチャーやAIベンダーが扱う「AI」技術は、古典的な統計解析か、時折ニューラルネットを使っているくらいで、「深層学習」ではあっても「深層強化学習」とは完全に別物である。ラジオもコンピュータも同じ電気で動くものだが別物であるのと同じだ。 深層強化学
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ディープラーニングの力で誰でもゆかりさんの声になれる声変換技術を作ってみた
「危険すぎる」と言われたAIの自動文章作成ツール「GPT-2」のモデルが新たに公開へ
おわりに - なぜ機械学習はうさん臭く感じられるのか? / 真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
人間が深層学習のAIを理解できないのには、理由がある：朝日新聞GLOBE＋
「接待は普通」平井前デジタル相 後援者社長の“擁護動画”が削除された | 文春オンライン
平井卓也氏、香川1区で敗れたが比例で復活 前デジタル相：朝日新聞デジタル
ChatGPTに渡す文章の適切な区切り線について検証した記事｜Clirea
ツイッターのアルゴリズム、右寄り政治投稿を増幅＝自社研究 - BBCニュース
自分がどれくらいニューラルネットワークを理解しているかを確かめられるゲーム「Graph Game」
【期間限定】#今こそ学ぼう オンライン学習コンテンツ「無料公開」のご案内
Introducing ChatGPT and Whisper APIs
Teslaはカメラを使ってどのように世界を認識しているか
Kaggleで10年遊んだGrandMasterの振り返り | ho.lc
LiDARのないiPhoneで3Dスキャン可能に 米Nianticの「Scaniverse」
GPUに比べて最大15倍高速な市販CPU向けのディープラーニングアルゴリズムが開発される
OpenCVでのデモの見栄えを工夫したまとめ(ディープラーニング系) - Qiita
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キカガク | AI・機械学習を学ぶ動画学習プラットフォーム AIプログラミングスクール
Google はどうやって Deep Learning でメモリ使用量を 99% 削減したか。
【速報】次世代の外観検査！？プロンプトを駆使した異常検知 - Qiita
教師あり学習の精度を超えた！？相互情報量の最大化による教師なし学習手法IICの登場！
Stable Diffusion から特定の概念を忘れさせる学習を行ってみる
VRで注目、新技術「NeRF」の衝撃 様々な視点の画像を美しく合成
ファンタジー世界が舞台のゲームでAIが「目的があるかのように」話したり行動したりできるようにする研究
伊藤詩織氏に「断固抗戦する」「左翼の言論弾圧は益々加速」 提訴された大澤昇平氏、ツイッターで気炎
AIの想像力が人間を超えるとき。深層強化学習のブレイクスルー、D3RLの衝撃