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SVT-AV1 is an open-source AV1 codec implementation hosted on GitHub https://github.com/OpenVisualCloud/SVT-AV1/ under a BSD + patent license. As mentioned in our earlier blog post, Intel and Netflix have been collaborating on the SVT-AV1 encoder and decoder framework since August 2018. The teams have been working closely on SVT-AV1 development, discussing architectural decisions, implementing new
GitHub - goccy/go-json: Fast JSON encoder/decoder compatible with encoding/json for Go
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この記事は先日自分がGPTの背景にあるEncoder-DecoderやらTransformerやらについて雑に調べていたこのメモを元に不足する情報を補完してもらいながらChatGPT(GPT-4)に記事としてまとめてもらったものです。 雑なメモのままで埋もれさせておくよりもある程度体裁の整った文章として残しておいた方が後から見返した際に自分にとっても役に立つだろうという思惑と、単純にChatGPTでどれくらい記事が書けるのか？という実験をする目的で書いています。実験的な意味合いが強いので内容の正確性に問題がある部分もあるかもしれないのでその辺はご容赦ください。また、ChatGPTで中身のない薄っぺらな技術記事を量産しようなどという意図はないのであらかじめご了承ください。 自然言語処理の変遷とEncoder-Decoderモデルの登場 自然言語処理（NLP）は、コンピュータが人間の言語を理解
Stable Diffusionで使えるおすすめのVAE（Variational Auto Encoder）を紹介 | Murasan Lab
今回は、Stable Diffusionで利用可能なおすすめのVAE（Variational Auto Encoder）を紹介します。 モデルによっては組み合わせるVAEを変えることにより、生成される画像のクオリティを大幅に向上させることが可能です。 一般的にはモデルごとに推奨されるVAEが指定されている場合もありますが、独自に組み合わせを変えることも可能です。ぜひ、今回紹介するVAEを色々なモデルと組み合わせてトライしてみてください。
URL-encoder for SVG
About tool We can use SVG in CSS via data URI, but without encoding it works only in Webkit based browsers. If encode SVG using encodeURIComponent() it will work everywhere. SVG must have attribute xmlns like this: xmlns='http: //www.w3.org/2000/svg'. If it doesn't exist, it will be added automagically. Encoded SVG can be used in background, in border-image or in mask (live demo).
企業名認識のデータセット「JCLdic」で学習したEncoder-Decoderモデル - u++の備忘録
TISが公開している企業名認識のためのデータセット「JCLdic」*1を用いて、Encoder-Decoderモデルを学習させてみました。 結果と考察 学習・検証に利用していないデータに対して適応した結果を下図に示します。統計的な出現頻度に基づくので当然な気がしますが①「ヤ」→「ャ」に修正②「有限会社」を明示しない場合は「株式会社」を付与ーーしています。 Encoder-Decoderモデルを用いた正規化は、クックパッドのブログ*2を読んで以来、試してみたいと考えていました。 今回は簡単のため「JCLdic」をそのまま活用しましたが「株式会社」を前に付けるか後に付けるかなどは、統計的に処理するのは不可能なタスクなように感じます。学習前のtgt側のデータから「株式会社」「有限会社」などを削除しておくことで、会社名部分のみの正規化というタスクに変換する方が理にかなっていそうです。 実装 実装に
Universal Sentence Encoderをチューニングして多言語のテキスト分類 - Ahogrammer
「Googleが開発した多言語の埋め込みモデル「LaBSE」を使って多言語のテキスト分類」と題した記事を書いたところ、「Universal Sentence Encoder（以下、USE）と比べてどうなのか？」というコメントを見かけました。そこで、本記事では、多言語の埋め込み表現を作ることのできる「Multilingual USE（m-USE）」を使って、テキスト分類をしてみます。設定としては前回と同様、学習には英語、評価には日本語とフランス語のデータセットを使います。 記事では要点だけを紹介するので、コードについては以下のノートブックを参照してください。 Text Classification with Multilingual USE 文類似度 LaBSEの場合と同様に、TensorFlow Hubで公開されているモデルを使って、多言語の文類似度を計算してみます。m-USEには、Tra
GitHub - ImageOptim/gifski: GIF encoder based on libimagequant (pngquant). Squeezes maximum possible quality from the awful GIF format.
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更新(2020/05/20) 今更ながらgoogle colabで動作するnotebookを追加しました。 訓練用と評価用2つを用意していて、評価用の方で全てのセルを実行していただければ、簡単に訓練済みモデルを実行できるかと思います。 訓練済みモデルはいい出来とは言えませんが、曲がりなりにも作成いたしましたので試していただければと思います。 リンク等はGithubのREADMEに記載しております。 何かエラーがありましたら、issue等で知らせていただければと思います。 はじめに タイトル通り、BERTをEncoderとするChatbotを作成しました。 本当に作りたかったモデルは会話の流れを考慮できる会話モデルの作成なのですが、リソースとデータの観点から厳しいです。 どうにかデータが集められればいいのですが...。 EncoderにBERTを採用した理由は単純な興味からなります。 そもそ
Much recent effort has been invested in non-autoregressive neural machine translation, which appears to be an efficient alternative to state-of-the-art autoregressive machine translation on modern GPUs. In contrast to the latter, where generation is sequential, the former allows generation to be parallelized across target token positions. Some of the latest non-autoregressive models have achieved
Universal Sentence Encoderとは その名の通り、文をエンコード、すなわち文をベクトル化する手法です。 Googleの研究者達が開発したもので、2018年にTensorflow Hubで公開されました。 公開当初は英語のみの対応でしたが、2019年9月現在では日本語、中国語、ドイツ語など16言語に対応しています。 これまで文をベクトル化する手法としては、 単語の分散表現を利用したもの 具体的な方法としてはこの記事が分かりやすいです。 Sentence2Vec Skip-thought など様々な手法が提案されてきましたが、これといった決定打に欠ける状況です。 ただ、Universal Sentence EncoderはSTSbenchmarkで高い精度を達成しており、また言語の違いを意識する必要がない（≒異なる言語でも同じベクトル空間上にマップされる）ので、今後は文の
Encoder-DecoderやらTransformerやらGPTの内部がどうなってるのかを理解する - 技術メモ
正確には単語列を出力するというよりはy1,y2,..y(i-1)に対してyiは何になるか？の確率分布を出力 入力をGRU(長期記憶を捉えるのに適したRNNの一種。前の入力までの状態ht-1から次の状態tを求める時に良い感じに選択更新できる)で処理していき、入力全体の状態=文脈を表す１つの固定長のベクトル(c)として出力。その情報を元にDecoderで推論したい結果を出力するモデルのこと
GitHub - lucidrains/vit-pytorch: Implementation of Vision Transformer, a simple way to achieve SOTA in vision classification with only a single transformer encoder, in Pytorch
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GitHub - link-u/cavif: avif encoder, using libaom directly.
[2022/03/26 11:57:21 INFO ] cavif [2022/03/26 11:57:21 INFO ] libaom ver: 3.3.0 [2022/03/26 11:57:21 INFO ] libpng ver:1.6.38.git SYNOPSIS cavif -i <input.png> -o <output.avif> [--attach-alpha <input-alpha.avif>] [--attach-depth <input-depth.avif>] [--encode-target [image|alpha]] [--show-result] [--rotation [0|90|180|270]] [--mirror [vertical|horizontal]] [--crop-size <width,height>] [--crop-offse
Speeding up Go's builtin JSON encoder up to 55% for large arrays of objects
Speeding up Go's builtin JSON encoder up to 55% for large arrays of objects I was looking into some of octosql's benchmarks the other day and noticed a large chunk of time in DataStation/dsq is spent in encoding JSON objects. JSON is an intermediate format in DataStation and it's pretty inefficient. But the reason it's used is because almost every scripting language supported by DataStation has a
Transformerとは Transformerは、NLPで主に使用される深層学習アーキテクチャの一つです。Transformerが出現した後、様々なタスクに活用されていたRNNとLSTMはTransformerに置き換えられました。そしてBERT, GPT, T5などのNLPモデルにTransformerアーキテクチャが適用されました。 この記事ではTransformerの基本的な意味から構造まで説明します。この記事、Encoder編で扱うTransformer内容は次の2件です。 Transformerの全体的な構造紹介 TransformerのEncoder理解 そしてDecoder編では続いて次の3つの主題を取り上げます。 TransformerのDecoder理解 EncoderとDecoderの結合 Transformerの学習 この記事ではコードを用いた説明は行いません。数
概要 講談社MLPの「異常検知と変化検知」を読んで、何か具体的な問題で試してみたいと思ったので、「方向データの異常検知」を文章の埋め込みベクトルに適用して、文章群に混じった異質な文章を検知できるか試してみました。具体的には、夏目漱石の小説から取った文章群の中に企業の有価証券報告書から取った文章を少数だけ混ぜて、異質なデータである有価証券報告書の文章を検知する機械学習モデルを作成しました。埋め込みベクトル（分散表現）の計算にはMultilingual Universal Sentence Encoderを用いています。 方向データの異常検知 「異常検知と変化検知」（著：井出剛、杉山将）のChapter 7「方向データの異常検知」から必要な事項をまとめます。 正解ラベルの付いていないデータ $\mathcal{D}$ を用いて異常検知モデルを作成するときの基本的な考え方は、データに含まれる異常
Universal Encoder使ってみた！（自然言語処理）【図解速習DeepLearning】#014 - 福岡人データサイエンティストの部屋
こんにちは！こーたろーです。 本日は、また課題テキストの【図解速習DEEP LEARNING】に戻って、課題を進めていきます！ 今回は、TF-Hubが提供しているUniversal Sentence Encoderという学習済みモデルを使って、文章の類似度を判定していきます！ １．必要なライブラリーのインポート eager_execution は disableにしておきましょう。 こちらはTensorflowのバージョンアップに伴う対応です。 import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os import pandas as pd import re import seaborn as sns tf.compat
\[\DeclareMathOperator{\diag}{diag}\] In this chapter, we are going to use various ideas that we have learned in the class in order to present a very influential recent probabilistic model called the variational autoencoder. Variational autoencoders (VAEs) are a deep learning technique for learning latent representations. They have also been used to draw images, achieve state-of-the-art results in
ライブ配信アプリ「OBS Studio」の今後のアップデートでApple Silicon Macでも「Apple VT H264 Hardware Encoder」が利用可能になるもよう。
ライブ配信アプリ「OBS Studio for Mac」の今後のアップデートでApple Siliconの「Apple VT H264 Hardware Encoder」が利用可能になるようです。詳細は以下から。 Appleが2021年11月に発表したApple Silicon M1チップには、Apple T2チップ同様ハードウェア・エンコード/デコードエンジンが搭載され、既にScreenflowなどがH.264 H/Wエンコードを利用していますが、OBS Projectがオープンソース開発しているライブ配信アプリ「OBS Studio」のMac版も次期アップデートで、「Apple VT(VideoToolbox) H264 Hardware Encoder」をサポートする計画のようです。 ID3v2.4(@polamjag)さんが立てたIssue (#4170)によると、OBS Stud
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SVT-AV1: an open-source AV1 encoder and decoder
「After Effects」「Media Encoder」に“Critical”な脆弱性、最新版へのアップデートを
Encoder-Decoder/Attention/Transformerの調査
Adobe、「Premiere Pro」に「音声のテキスト化」を正式提供 ～追加料金は不要／「Media Encoder」「Character Animator」とともにApple M1ネイティブ対応も果たす
BERTをEncoderとするChatbotの作成 - Qiita
Deep Encoder, Shallow Decoder: Reevaluating Non-autoregressive Machine Translation
Universal Sentence Encoderを日本語で試す - Qiita
GitHub - zhuker/lamejs: mp3 encoder in javascript
Transformerとは？数学を用いた徹底解説：Encoder編 - Qiita
Universal Sentence Encoderを使って文章の異常検知をする - Qiita
The variational auto-encoder
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anond.hatelabo.jp
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m.imdb.com
www.rbbtoday.com
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