AIを利用して、紀元前27年から西暦285年までの間にローマ帝国を支配した皇帝54人の顔を、リアルに復元した肖像画が公開されています。 Photoreal Roman Emperor Project. 54 Machine-learning assisted portraits | by Daniel Voshart | Medium https://medium.com/@voshart/photoreal-roman-emperor-project-236be7f06c8f AI 'resurrects' 54 Roman emperors, in stunningly lifelike images | Live Science https://www.livescience.com/ai-roman-emperor-portraits.html カナダ出身のデザイナーであるDani
達人出版会
探検! Python Flask Robert Picard, 濱野 司(訳) BareMetalで遊ぶ Raspberry Pi 西永俊文 なるほどUnixプロセス ― Rubyで学ぶUnixの基礎 Jesse Storimer, 島田浩二(翻訳), 角谷信太郎(翻訳) 知る、読む、使う！ オープンソースライセンス 可知豊 きつねさんでもわかるLLVM 柏木餅子, 風薬 R／RStudioでやさしく学ぶプログラミングとデータ分析 掌田津耶乃 データサイエンティストのための特徴量エンジニアリング Soledad Galli(著), 松田晃一(訳) 実践力をアップする Pythonによるアルゴリズムの教科書 クジラ飛行机 スッキリわかるサーブレット＆JSP入門 第4版 国本 大悟(著), 株式会社フレアリンク(監修) 徹底攻略 基本情報技術者教科書 令和6年度 株式会社わくわくスタディワール
猫の癌の手術について知っておこう！
猫の平均寿命は、年々伸び続けています。 医療の進歩や食事の内容がよくなったこと、そして何よりも飼い主さんの飼い方の知識が向上したことが猫の平均寿命が伸び続けている理由といえます。 でも、猫も生き物ですから老いていきます。 人間でも同じですが老いてくると体の免疫機能がだんだんと落ちてきて、今までなら発症しなかった病気にかかりはじめることがあります。 その病気のひとつが『癌』です。 癌は老いた猫がかかる病気の上位に名前があがるほど注意しなければならない疾患になってしまっています。 癌になれば、抗がん剤治療や放射線治療、そして癌細胞を直接取り除くために手術が行われます。 猫にたいして、いろいろな治療法がありますが今回は癌の手術について紹介したいと思います。 猫の癌のとは 猫たちの細胞は毎日自分の分身を作るように、細胞分裂を繰り返しながら成長しています。 成長はしていますが、細胞の中に入っている遺
はじめに 国立研究開発法人 産業技術総合研究所の人工知能研究センターに所属している、片岡裕雄と申します。研究者としてコンピュータビジョン（CV）やパターン認識に関する研究を行う一方で、研究コミュニティcvpaper.challengeを主宰して「CV分野の今を映し、トレンドを創り出す」ことにも挑戦しています。cvpaper.challengeには最新動向の日本語サーベイ資料や研究メンバーによる研究成果も載せています。今回の記事に書ききれない、より詳細な情報はぜひそちらをご覧ください。 今回の記事については、出身大学の大先輩・皆川卓也氏から話を受けて実現しました。皆川氏は2010年にコンピュータビジョンの業界動向を寄稿されているのですが、今回恐れ多くもその企画を受け継ぐことになりました。 それから11年、深層学習の隆盛とともに発展してきたCV分野の動向を述べるにはあまりにも紙面が限られていま
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。Twitter: ＠shiropen2 大阪大学大学院生命機能研究科と情報通信研究機構CiNetに所属する研究者らが発表した論文「High-resolution image reconstruction with latent diffusion models from human brain activity」は、潜在拡散モデルを用い、磁気共鳴機能画像法（fMRI）により得られた人間の脳活動から画像を生成する手法を提案した研究報告である。実験参加者に画像を見せた際のfMRI信号から潜在拡散モデルで画像を生成する。 【修正履歴:3月8日午後6時40分更新：掲載当初のタイトルから一部内容を修正
こんにちは。ZOZO研究所の山﨑です。 ZOZO研究所では、検索/推薦技術をメインテーマとした論文読み会を進めてきました。週に1回の頻度で発表担当者が読んできた論文の内容を共有し、その内容を参加者で議論します。 本記事では、その会で発表された論文のサマリーを紹介します。 目次 目次 検索/推薦技術に関する論文読み会 発表論文とその概要 SIGIR [SIGIR 2005] Relevance Weighting for Query Independent Evidence [SIGIR 2010] Temporal Diversity in Recommender System [SIGIR 2017] On Application of Learning to Rank for E-Commerce Search [SIGIR 2018] Should I Follow the Crow
CEDEC 2020最終日となる2020年9月4日，ミクシィによるCreativeAI関連のセッションが行われた。 CreativeAIとはなにかというと，要はAIでイラストなどを自動生成してやろうという研究である。無限にアニメキャラ風のイラストを生成するWebサイトなどを見たことがある人もいるのではないかと思うのだが，そういったものと同様の手法でゲームキャラを作れないかといった研究がミクシィで進められており，その成果などが発表されたのだ。 発表を行ったのは，同社デザイン本部 制作室 テクニカルアートグループ エンジニアチームリーダー長舩龍太郎氏とモンスト事業本部 開発室 モンストクライアントG クライアント2T リードプログラマー銭宇喆氏の両名で，主にモンストのキャラクター生成の話を中心にした取り組みが語られた。 ※本セッションの内容は現在研究開発中のものであり，サービス中の「モンスター
キャラクターの自動生成と写真の3D化を組み合わせた技術がすごい。クリエイティブ産業向けに好みのキャラクターや高精細な3Dモデルが簡単に生成可能
株式会社Preferred Networksは、クリエイティブ産業向けに好みのキャラクターや高精細な3Dモデルが簡単に生成できるデジタル素材生成システムを発表した。 同社はこの技術を使ったミュージックビデオを公開。主人公はキャラクター自動生成システムが生成したキャラクターを元にデザインされ、スマートフォンや背景の文房具などのアイテムは高精細3Dモデル生成機能を用いて実物から生成されたものが元になっている。 画像は株式会社Preferred Networks公式サイト内 Newsページより この技術の根幹にあるのは、2Dキャラクターを自動で生成する「Crypko」と、実在の物品を専用の3Dスキャナで取り込み3Dモデルを作るシステムのふたつだ。 「Crypko」は、深層学習の一種であるGAN（Generative Adversarial Network）を利用し、高品質の2Dキャラクターの立ち
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "筑波大が無料公開している機械学習の講義動画 https://t.co/aOlSBqYefi ・講義ノートもダウンロード可能 ・単回帰に始まりCNN, RNN, GANまでひと通り学べる https://t.co/CqpnzfBfOm"
筑波大が無料公開している機械学習の講義動画 https://t.co/aOlSBqYefi ・講義ノートもダウンロード可能 ・単回帰に始まりCNN, RNN, GANまでひと通り学べる https://t.co/CqpnzfBfOm
月間10万人が読んでいるCoral Insightsのニュースレターにご登録いただくと、Coral Capitalメンバーによる国内外のスタートアップ業界の最新動向に関するブログや、特別イベントの情報等について、定期的にお送りさせていただきます。ぜひ、ご登録ください！ Coral Capitalのポッドキャストでは、かなりAIに編集作業を頼っています。英語でインタビューしていることから、日本語では未実現の最新技術を使ったサービスに触れる機会があるのですが、ここ1、2年は、その進化には目を見張るものがあります。 収録した音声を文字（テキスト）に変換する「文字起こし」の精度が上がった結果、もはや人間に依頼する意味はなくなりましたし、音声編集についても画期的な機能が登場しています。それは音声から文字起こしされたテキストを編集することで、それに対応する元の音声データも同時に編集可能である、という機
はじめに 以下の Tweet で言っている"長い旅路"の詳細です。完全にポエムかつ長文*1、しかも自己陶酔を多分に含んだ自分語りです。 暇かつ心に余裕があって何でも寛大に許せそうな場合にお読みください。 奇跡の solo gold を獲得し、遂に Kaggle Master になりました！ Kaggle と出会ってから4年半、一念発起して分析コンペに本気で取り組み始めてから1年半、長い旅路でした。 今までチームを組んだり議論したりして下さった皆さん、本当にありがとうございました！これからもよろしくお願い致します！ pic.twitter.com/IzWin2rioa— 俵 (@tawatawara) 2020年3月18日 話をしよう。あれは２年... いや５年くらい前の話だったか... といった感じの、むかーしむかしからの話*2。Kaggle と出会ってからの人生(の一部)の紹介みたいなも
ベタ塗りがリアルな風景に──NVIDIAがAIイラストツールを無料公開 作ったデータはレイヤーごとPhotoshopへ引き継ぎ可
米NVIDIAは6月23日（現地時間）、簡単なベタ塗りを風景写真のようにAIが自動変換するツール「NVIDIA Canvas」の提供を始めた。公式サイトでβ版を無料公開している。 例えば「山」のペンで三角形を描くと、風景写真に写るようなリアルな山に変換。ペンは「雲」や「草」「岩」など15種類を用意し、これらを組み合わせて風景のイラストを作成する。光の当たり具合など、イラストの雰囲気を9種類から選べる機能も搭載。ファイルはPNGかPSD形式で出力できる。PSD形式の場合はレイヤー分けも可能で、「Photoshop」に編集作業を引き継ぐこともできる。 同社が2019年に公開したAI技術「GuGAN」を活用。現実の写真500万枚以上を学習した、ディープラーニングアルゴリズムの一種「Generative Adversive Networks」（GAN、敵対的生成ネットワーク）を使い、画像を生成する
「公開するApple vs. 隠すOpenAI」アップルが300億パラメータのマルチモーダルAI「MM1」発表。重要論文5本を解説（生成AIウィークリー） | テクノエッジ TechnoEdge
2014年から先端テクノロジーの研究を論文単位で記事にして紹介しているWebメディアのSeamless（シームレス）を運営し、執筆しています。 1週間分の生成AI関連論文の中から重要なものをピックアップし、解説をする連載です。第38回目は、生成AI最新論文の概要5つを紹介します。 Appleが最大300億パラメータを持つマルチモーダル大規模言語モデル「MM1」を開発 OpenAIなどのクローズド大規模言語モデルの一部を許可なく取得する攻撃、Googleなどが開発 GPT-3.5の隠れ層のサイズを約4096と推定。非公開LLMの中身を抽出する手法 WebページのスクリーンショットからHTMLコードを生成するAIモデル「Sightseer」をHugging Faceが開発 実世界に強いマルチモーダル大規模言語モデル「DeepSeek-VL」 Appleが最大300億パラメータを持つマルチモーダ
（2021年5月13日追記）七声ニーナをリリースしました。DeNAの音声変換をご体験ください。 DeNAのAIシステム部、音声チームの豆谷と申します。私は2020年10月に新卒入社しましたが、2021年の新卒組として記事を書きます。 私は今まで音声合成や距離学習の研究をしてきて、音声変換（voice conversion；VC）については入社後キャッチアップしています。本記事では、DeNAの音声チームが注目する最先端の音声変換技術を紹介し、ユーザの喜びと驚きを生み出したいDeNA視点を交えながら解説します。 想定する読者は、音声変換に興味を持つ方、音声技術を生かして新たなエンタメ作りに挑戦したい方です。特に、 音声変換に関心がある学生がサクッと論文レベルで最先端の音声変換を把握できるようなお得な記事で 読者の「音声変換による新しいエンタメ作りに向けた研究開発の一歩」になる ように努めます。
山田あゆみ/映画ライター&トリマー @AyumiSand ミーガン、各国ポスター見てると、日本だけ刃物持ってる？ ホラーですよって説明しないとやっぱりダメなんだろうか…？ pic.twitter.com/e8j8oQed5O 2023-06-11 11:06:40 リンク 映画『M3GAN／ミーガン』公式サイト 映画『M3GAN／ミーガン』公式サイト 『アナベル』シリーズのジェームズ・ワンと『透明人間』のブラムハウスが再びタッグ！ 恐ろしいほど一途なお友達AI人形＜M3GAN（ミーガン）＞が引き起こす、制御不能なサイコ・スリラー。大ヒット上映中 1181
ディープラーニングに向くのは「100点を取らなくていい現場」 東大・松尾研発のVC代表が語る“AIの狙い目”（1/2 ページ） 「ディープラーニングに向いているのは、100点を取らなくていい現場。大事だけれどクリティカルじゃない領域がいいんです」――こう話すのは、東京大学・松尾豊研究室発のベンチャーキャピタル・Deep30代表の田添聡士さんだ。Deep30は、ディープラーニング技術を開発・提供する企業に特化して投資するファンド。調理ロボットを開発するコネクテッドロボティクスや、「GAN」（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）で架空のアイドルの顔画像を自動生成する技術を開発したデータグリッドなどに投資している。 さまざまなベンチャーに投資する中で、ディープラーニングでビジネスインパクトが出せそうな領域が分かってきたという。ベンチャーキャピタル
ベンチャー企業のジーンアイドル（東京都千代田区）は6月10日、AIを活用して架空のアイドルの顔画像を自動生成できるサービス「A.I.dols Codebase」のβ版をリリースした。ブロックチェーン技術も活用し、生成したアイドルとユーザーの情報をひも付けて管理できる点が特徴。ゆくゆくは、架空のアイドル同士がユニットを組んでオリジナルソングを歌い、バーチャルYouTuber（VTuber）としてライブ活動を行えるようにする。 β版の利用料は無料。当初は顔画像の生成機能の他、架空のアイドル同士を合成し、特徴を受け継いだ新たなアイドルを生み出す機能などを利用できる。 アイドルの生成には、画像を生成するAIと画像を評価するAIを“敵対”させ、精度を向上させる技術「GAN」（Generative Adversarial Network：敵対的生成ネットワーク）を活用している。画像生成用のAIは、実在
Macintosh Classic風の35W USB-C電源アダプターがIndiegogoに出ていると聞いて、春くらいにポチッとしていたのが、ついさっき届きました。 www.indiegogo.com 1個だれかに譲っても良いなと思って2個セットで購入しました。誰かはいるのだろうか。 開封。ああもうかわいい。 Anker Nano II 30Wと比較してもこの小ささ。GaNテクノロジー採用でデザイン性はありつつもコンパクトに仕上がっているとのこで、Ankerよりも5W多いこととプラグを折り畳めることを考慮すると、むしろRetro 35のほうが良いのでは？と思うレベルです。 ※Anker Nano II 30W (PD 充電器 USB-C)【独自技術Anker GaN II採用/PD対応/PSE技術基準適合 】MacBook PD対応 Windows PC iPad iPhone Galax
“実在しないリアルな顔”を自在に編集できる「StyleRig」 StyleGANで生成した顔の向き、表情、照明を制御
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 独MPI Informatics、仏Technicolor、仏Valeo.ai、米スタンフォード大学による研究チームが開発した「StyleRig」は、機械学習が生成したリアルな、だが実在しない人物の顔（静止画）を自在に編集できるシステムだ。 顔の向きや表情、光の当たり方などを変更できる。 今回の手法は、GAN（Generative Adversarial Network）を用い、リアルな顔画像を生成するNVIDIAの「StyleGAN」をベースにしている。 StyleGANは、高解像度の人物画像や2つの顔を組み合わせた合成画像を生成するスタイル変換ネットワークで、実在しないがリアルな顔を出
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは @omiita_atiimoをご覧ください！ 他にも次のような記事を書いていますので興味があればぜひ！ 「募ってはいるが、募集はしていない」 人たちへ GANにもオーギュメンテーションは超有効だった！DAだけでSoTA達成した最新論文を解説！ GANへの新しい正則化「ICR」が期待大な件&解説 U-Netを識別器に！新たなGAN「U-NetGAN」を解説！ 画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「Vision Transformer」を解説！ 「Toonify Yourself!」というWebサイトをご存知でしょうか。顔の画像をアップロードすると瞬時にディズニー顔に変換してくれるというもので、Twitterなどで話題になっていたのをご覧になった方も多く居るかと思います。
Innovative Tech： このコーナーでは、テクノロジーの最新研究を紹介するWebメディア「Seamless」を主宰する山下裕毅氏が執筆。新規性の高い科学論文を山下氏がピックアップし、解説する。 国立台湾科技大学の研究チームが開発した「Cartoon Style Transfer in Faces using GANs」は、現実の顔のアイデンティティーを維持したままアニメ風の顔画像に変換するGAN（Generative Adversarial Network）を使った手法だ。実写感を排除しているのに、元の顔の原型をできるだけ残した点が特徴だ。 先行研究でも実写の顔画像からアニメ風の顔画像にスタイル変換するGANを使ったモデルが多数報告されている。TikTokやSnapchatなどの多くのモバイルアプリでも顔をアニメ化できるカートゥーン・フィルター機能を提供している。 これらの問題点
1.はじめに 皆さん、Neural Network Console をご存知でしょうか？ Neural Network Console は、2017年8月にSONYから発表されたディープラーニングの統合開発ソフトウエアです。プログラミング無しのドラッグ＆ドロップだけで簡単にニューラルネットワークの設計開発が出来、しかもワークステーションの様な美しい画面なのに、なんと無料で提供されているんです（なんて太っ腹な！）。 かく言う私も、Pythonを覚えなくてもディープラーニングが出来ると言うことに凄い魅力を感じ、発表当初から１年間くらいは色々遊んでみた記憶があります。 最近、ひょんなことから、Neural Network Console 関係の動画がやたら充実（2020年1月17日時点で47本）していることに気づきチェックしてみると、チュートリアル以外にディープラーニングの一般的な知識について分
はじめに 微分可能レンダラーという研究があります。これは画像の描画過程を微分可能に近似することで、レンダラーへの入力（3次元モデルやカメラ姿勢など）とその出力（画像）の関係をディープラーニングで扱うことが出来るようになるというものです。 この考え方をアスキーアートに適用してみたところ、教師なし学習による精密なアスキーアート生成が可能となりました。 *趣味の活動ですので内容の正確さには期待しないでください。 背景 ディープラーニングでアスキーアートの自動生成を扱った研究として、2017年のDeepAA（日本語解説記事）があります。これはテキストとその描画結果である画像のデータを用意したうえで、逆向きの変換を一文字ずつ教師あり学習させるというものです。 この方法はそれなりの精度が出ているのですが、一文字ずつ学習している構成であることから精密な線の位置合わせができないという問題があります。また、
さまざまな画像を生成できてしまう敵対的生成ネットワーク「GAN（Generative adversarial networks）」。ディープラーニングのネットワーク内で、「ニセモノを生成」→「ニセモノを見抜く」→「さらに精巧なニセモノを生成」といった「いたちごっこ」を繰り返すことで、リアルな画像を生成するものです（くわしくはこちらの記事で紹介）。 そして現在、このGANの新しいモデル、低解像度動画から高解像度動画を生成する「TecoGAN（Temporally Coherent GAN）」の完成度がすでに大変なことになっているというのです。実際はどのようなものか、動画で検証してみましょう。 （本記事のオリジナルサイトはこちら） ズームしても画質が変わらない？ 画像超解像技術は、既存の画像情報から欠けている画像詳細を再構成することによって、低解像度画像から高解像度画像を生成するプロセスを指し
モザイクのかかった画像をモザイクのない画像に変える技術はこれまでも開発されてきましたが、新たに、人工知能アルゴリズムを使うことで、これまで以上に細部まで再現したリアルに近い画像をモザイク画像から作り出せる技術が開発されました。この技術を使うと16×16ピクセルの画像を数秒で1024×1024ピクセルに変換し、まるでHD解像度のように仕上げることが可能とのことです。 [2003.03808] PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generative Models https://arxiv.org/abs/2003.03808 PULSE: Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Exploration of Generati
2022年版：実務の現場で働くデータサイエンティスト向け推薦書籍リスト（初級5冊＋中級8冊＋テーマ別14冊） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by ElasticComputeFarm from Pixabay) 今年も恒例の推薦書籍リストの季節がやって参りました。……なのですが、相変わらず続くCOVID-19の影響*1でデータ分析業界及び隣接分野の新刊書を読む機会が減ったままにつき、例年とほぼ同じラインナップになっている点、予めご容赦いただければと思います。 初級向け5冊 総論 R・Pythonによるデータ分析プログラミング 統計学 機械学習 中級向け8冊 統計学 機械学習 テーマ別14冊 回帰モデル PRML 機械学習の実践 Deep Learning 統計的因果推論 ウェブ最適化 ベイズ統計 時系列分析 グラフ・ネットワーク分析 SQL コメントなど 初級向け5冊 初級向け書籍リストはあまり出入りがないのが通例ですが、今回も微妙に入れ替わりがあります。 総論 AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×
AI生成アートとオンライン画像市場：「AIトレーニングに使わせない権利」がクリエイターの仕事を奪うワケ投稿者: heatwave_p2p 投稿日: 2023/4/72023/4/7 Electronic Frontier Foundation コンピュータで生成された画像が、奇妙なアイデアとインターネット接続があれば誰にでもアクセスできるようになった今、「AIアート」による創造は疑問――と訴訟――を提起している。ここでのポイントは、1）AIは実際にどのように機能するのか、2）どのような仕事を代替するのか、3）この変化を通じてアーティストの労働はどのように尊重されるのか、だ。 AIをめぐる訴訟は、その大部分が著作権に関係している。この著作権の問題は非常に複雑であるため、著作権に関連する考察は別稿に譲り（邦訳）、ここでは法律以外の、より深刻な問題に焦点を当てたい。 AIアートジェネレータの仕組
![AI生成アートとオンライン画像市場：「AIトレーニングに使わせない権利」がクリエイターの仕事を奪うワケ | p2ptk[.]org](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a321c9ce5c705850a5c48abbf8da65401a84d4a5/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fp2ptk.org%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F04%2Frobotai.jpg)
2021年に買って良かった 1,500 円から 40,000 円くらいまでのものを紹介。アフィリエイトの収益は多分、はてなに入ります。 一番良かったのは、OMEN by HP 30L Desktop なんですけどね。 lastline.hatenablog.com 【ケーブルホルダー】 Anker Magnetic Cable Holder 【1,500円くらい】 【小型充電器 】Anker Nano II 45W 【3,500円くらい】 【ルーター】 Buffalo AirStation WSR-5400AX6S 【16,000円くらい】 【骨伝導ヘッドセット】 Aftershock OPENCOMM 【20,000円くらい】 【除加湿器】 SHARP KC-HD70-W 【40,000円前後】 【ケーブルホルダー】 Anker Magnetic Cable Holder 【1,500円
自分が技術書典応援祭＋技術書典8（＋α）で買った技術系同人誌のなかでおすすめのものを書いていきたいと思います。データサイエンス、機械学習系が多めです。 買ったもの全部は書けなかったので、ここに書いていないのがおすすめではないというわけではないです。（最後以外は）全て自分で購入したものです。 A Primer on Adversarial Examples タイトル：A Primer on Adversarial Examples サークル：原理的には可能 著者：菊田遥平 ページ数：99ページ 電子版 https://techbookfest.org/product/5483924549533696 個人的にはめちゃめちゃおすすめの本です。「技術書典 応援祭」に出ている本では一番これがおすすめです。 いきなり「Adversarial Examples」と言っても何のことだかわからないですよね
＊この記事は統計学や機械学習を専門としていない学生が書いた主観的なまとめ記事です。間違いが含まれている可能性があります。 統計学・機械学習を学んでいると、たくさんの手法や考えが出てきてよくわからなくなります。 特に自分が何かに取り組んでいるときには、今やっている手法が全体から見てどういうものなのか、より良い手法が無いのかが気になってしまいます。 まるで地図を持たず森の中を彷徨っているような感覚です。 そこで、統計学・機械学習で使われる概念や手法を自分なりにまとめて頭を整理したいと思います。 以下のような図になりました。 以下にそれぞれを説明します。 数理科学 統計学・機械学習のベースとなる学問です。 主に解析学、代数学、幾何学からなります。 微分積分学と線形代数学が基本になってるのは言うまでもないと思います。 その他に個人的に関わりが深いと思う分野を３つ挙げます。 確率論 大数の法則(中心
昨年末からルービックキューブをやりだして、3 ヶ月ぐらいたちました。最近人に会ったときに、かなりの確率で話題にあげているので聞いたことがある人もいるかもしれません。そこで、一度文章にまとめてみたいと思います。 なぜやりだしたのか きっかけは、なんとなく脳に刺激をあたえるのに指先を動かしたいということでした。 仕事がプログラマなんだし、仕事中に指はよく動かすだろうと思われるでしょう。しかし、普段使っているキーボードはキー数が少なく、あまりホームポジションから手を動かさなくてコーディングができるようになっています。そのため、HHKB のような標準的な配列でキー数の多いキーボードを使うとすごく疲れます。 ## なにをやっているのか メインは、 3x3x3 と呼ばれる一般的なやつをやっています。 左から2x2x2, 3x3x3, 4x4x4 とはいえ、やっているうちに、2x2x2 や 4x4x4
グラフってこんなにすごい！深層学習との融合をレビュー
3つの要点 ✔️ GNNの表現力の強さから、急速にアプリケーションが進んでいる。 ✔️ GNNの柔軟かつ複雑な構造への、従来深層学習手法の展開についてのレビュー ✔️ 一方で、深層学習に共通、グラフに固有の課題も継続中 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications written by Jie Zhou, Ganqu Cui, Shengding Hu, Zhengyan Zhang, Cheng Yang, Zhiyuan Liu, Lifeng Wang, Changcheng Li, Maosong Sun (Submitted on 20 Dec 2018 (v1), last revised 9 Apr 2021 (this version, v5)) Comments: Published on AI O
ゲームをリマスターする時の“小さい2D素材”はどうすればいいの？圧縮ソフトだったはずがリマスター手法として人気が出てきたImageStudioの現在地 - AUTOMATON
ＣＲＩ・ミドルウェアから発売されている「OPTPiX ImageStudio ®8」。画像の軽量化などに使う画像最適化ツールとして、長きにわたり愛されてきた。その「OPTPiX ImageStudio 8」（以下、ImageStudio 8）はどうやら最近、最適化以外の分野で重宝されているという。現在重宝されているのは、素材のリマスターだ。 同ソフトでは現在、リマスター機能が搭載されている。機械学習のリマスター機能によって、高精細なHD化画像を自動で生成可能となっている。この超解像度と呼ばれる機能は、どのような仕組みなのか。あるいは、導入においてどのような使われ方をしているのか。ＣＲＩ・ミドルウェアのスタッフに話をうかがった。実際の使用事例をまじえて、「ImageStudio 8」の現在地をお伝えする。 OPTPiX ImageStudio 8の詳細はこちら 問い合わせはこちらから 14日
ベクトル埋め込みの最適化によるアイデンティティを保ったキャラクター生成 Preferred Networks Research & Development
本記事は、2022年夏季インターンシッププログラムで勤務された早川知志さんによる寄稿です。 はじめまして。2022年度のPFN夏季インターンに参加した早川知志です。普段はオックスフォード大学で数学（確率論・数値解析）の博士学生をしており、確率測度の離散化やそれにまつわる理論や応用に興味があります。 今回は、大学でやっていることとは趣旨を変えて、深層学習のエンターテインメント応用として二次元キャラクターの学習・生成タスクに取り組みました。 学んだキャラクターのCLIP embeddingを用いた生成例 1. Motivation オリジナルのキャラクターを描くときに角度や表情を微調整するのには途轍もない労力が必要です。筆者はイギリスでのロックダウン以来趣味でイラストや漫画を描こうとすることが増えたのですが、その過程でこのことに気付きました。生成モデルの力を借りて今までに描いたことのない構図で
こんにちは、AINOWインターンのゆかわです。 早速ですが、機械学習を勉強し始めたばかりの初級者の方は、機械学習に用いられている手法が多過ぎて、どれを知っておいた方がいいのかわからなくなっていませんか？ また、ある程度勉強を進めてきた中級者の方の場合は、実際に機械学習を使うにあたって、どのようにして手法を選択すれば良いか困っていませんか？ 今回はそのような初級者、中級者の方へ向けた記事となっています。 この記事の構成について ①チートシート この記事ではまず、チートシートと呼ばれる、解決したい課題ごとにどの手法を使えばいいかが一目でわかる表を用意しています。 この表は中級者の方の手法選択の手助けはもちろん、初級者の方にとっても機械学習の手法の概観を捉えるものとして役に立つはずですので、ぜひご活用ください。 ②手法選択のコツ 上で述べたチートシートを使って機械学習の手法を選ぶ際の、ポイントを
Should you use PyTorch vs TensorFlow in 2023? This guide walks through the major pros and cons of PyTorch vs TensorFlow, and how you can pick the right framework. PyTorch and TensorFlow are far and away the two most popular Deep Learning frameworks today. The debate over which framework is superior is a longstanding point of contentious debate, with each camp having its share of fervent supporters
充電器の役割Photo: 三浦一紀そもそも充電器は、コンセントから出てくる100Vの電力を、スマホやパソコンが使えるような電圧に下げるのが役割です。そしてその処理には半導体が使われるのですが、これまでの充電器の多くにはシリコンが使われていました。 シリコンとガリウムただシリコンはちょっと効率が悪いんです。電力の20%くらいが熱になり本体が温かくなりがちなんです。たとえば、100Vの電気を止めたり流したりとかして20Vとかに下げますが、この挙動を窒化ガリウムはシリコンの1,000倍以上うまくこなせるんです。 発熱が少なくてコンパクトになるImage: Anker既存の充電器との違いをまとめると、コンセントから出ている100Vの電気を低い電圧に変換する際にシリコンよりも効率がよい。だから窒化ガリウムはコンパクトで発熱が少ない充電器を実現できるのです！ 以下、ギズモードがおすすめする窒化ガリウム
その写真、どこのカメラで撮りました？ 📸SONY使いの皆さんが撮った天の川、京都駅ビル、モノクローム富士山 etc. 【カメラ特集・第2回】 - 週刊はてなブログ
今年も京都駅で写真撮ってきた - RX100で撮り歩くブログ 📷：SONY DSC-RX100M6 どのカメラが好きですか？ 📸「SONY α7 III」で撮った「花菜ガーデンの青空と桜」 📸「SONY α7R IV」で撮った「天の川と灯台」 📸「SONY RX100M6」で撮った「JR京都駅ビル」 📸「SONY α7S」で撮った「モノクロームの富士山」 📸「SONY α7 II」で撮った「暗闇の金王八幡」 📸「SONY α7 III」で撮った「夕焼けの桜」 どのカメラが好きですか？ 「写真を始めよう！」と意気込んだはいいものの、どのメーカーのカメラもそれぞれの魅力があって選べない！ そんな経験はありませんか？ この特集では、はてなブロガーの皆さんが撮影した「渾身の一枚」を、使用したカメラのメーカーごとにご紹介。 カメラ選びでお悩みの方 綺麗な写真を見たい方 綺麗な写真を撮り
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AIで54人のローマ皇帝の顔を彫刻から復元した肖像画が超リアル
コンピュータビジョン（CV）の動向 2021 | gihyo.jp
脳が知覚した内容を「Stable Diffusion」が画像化 脳活動を解析 阪大などが技術開発
ZOZO研究所が実施する「検索/推薦技術に関する論文読み会」 - ZOZO TECH BLOG
［CEDEC 2020］CreativeAIでキャラを自動生成するミクシィの研究
平均的な人間の能力を超えた―、常識や知識を獲得した大規模言語モデルが開く新ビジネス領域 | Coral Capital
Kaggle と出会ってから Master になるまで、そしてこれから。 - 俵言
DeNA目線で見る 音声変換の最先端 - Qiita
ホラー映画『ミーガン』の各国ポスターを比較したら、日本だけ刃物を持たされていて興味深い
ディープラーニングに向くのは「100点を取らなくていい現場」 東大・松尾研発のVC代表が語る“AIの狙い目”
AIで「架空のアイドルの顔」を自動生成できるサービス登場 VTuberデビューも視野
SHARGEEK Retro 35 GaN Chargerを買った。かわいい。 - あっきぃ日誌
ディズニー顔に瞬時に変換するAI！ウワサの「Toonify」論文を解説！ - Qiita
「誰がモデルか、なんとなく分かる」アニメ風の顔画像に変換するAI、台湾の研究チームが開発
最近、Neural Network Console の動画がやたら充実している件 - Qiita
アスキーアート自動生成とディープラーニングをつなぐ微分可能レンダラーを実装した - Qiita
これは凄い 写真ではなく動画を「低解像度→高解像度」に一発変換！（AI SCHOLAR）
モザイク画像の解像度を64倍にして限りなく高品質の画像を生み出す技術が開発される
AI生成アートとオンライン画像市場：「AIトレーニングに使わせない権利」がクリエイターの仕事を奪うワケ | p2ptk[.]org
2021年に買って良かった 1,500 から 40,000 円くらいのもの5点 - 最終防衛ライン3
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PyTorch vs TensorFlow in 2023
最近Ankerの充電器とかで｢ガリウム｣を使っているのをよく見るけど、あれって何が違うの？ #ブラックフライデー