メンヘラちゃんと学ぶディープラーニング最新論文 - ディープラーニングブログ
メンヘラちゃんがディープラーニングの最新論文をバリバリ語ってくれるシリーズです．Twitterに投稿したスライドをまとめました． サムネ画像 スライド内のテキスト抽出（検索エンジン用） メンヘラちゃんと学ぶ ディープラーニング最新論文 製作: Ryobot はじめに 作者 • Ryobot (りょぼっと) • NAIST修士2年.RIKEN AIP勤務 (2017/7~) • チャットボットの個性と多様性の研究をしています • Twitter@_Ryobot でお気に入り論文を紹介しています スライドの概要 • メンヘラちゃんが最新論文をバリバリ語ってくれます • 分野は主に自然言語処理 (機械翻訳と言語理解) です • Twitter で投稿したスライドのまとめです メンヘラちゃん • ジョイネット様制作のLINEスタンプです • 作者様がフリー素
ドワンゴがディープラーニングを用いたアニメ中割り実験の論文を公開 スローモーション演出などへの活用に期待
ドワンゴがディープラーニングを用いたアニメの中割り実験の結果を公開しました。原画を直接中割りするまでには至らなかったものの、動画の枚数を増やすことには部分的に成功。スローモーション演出などへの利用に可能性があるとしています。 YouTubeで公開された動画 同手法は、早稲田大学の研究チームが2016年に提案したラフスケッチの自動線画化手法（関連記事）を出発点とし、中割りができるよう変更を加えたもの。アニメ「アイドル事変」の製作委員会やMAGES.協力の下、実際の動画とセルのデータを使用し、実験により自動生成された映像はYouTubeに投稿、実験結果をまとめた論文はコーネル大学図書館が運営する「arXiv（アーカイヴ）」上で公開されています。 実験に用いられたカット（画像はarXivより） 「中割り」とは原画と原画の間を補完する動きを描いた絵のこと。「動画」は「中割り＋原画をトレースした絵」
ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
東大のディープラーニング公開講座がヤバくていろいろ考えさせられた件｜加藤貞顕
１カ月ほど前から、東京大学の松尾研のディープラーニング公開講座に行っている。 ネットで募集していたのであわてて申し込んだら、とんでもない数の人が集まっていて熱気がすごい。学部生、院生、社会人、あわせて300人以上が同時に授業を受けている。 初回こそ、人工知能概論のような話だったけれど、2回目以降はものすごい速度で授業が進む。そして宿題の量と質もすごい。2回と3回目の授業だけで、普通の学校の半年分くらいの内容になっている気がする。東大、ほんとにやべーよ。 毎回、授業の冒頭は「ふんふん、そうか」とはじまるのだけれど、終わり間近に大量のサンプルコードを見せられて、それをすごい勢いで説明され、最後にゴツイ宿題が出る。授業終了後は、ポカーンってなる（授業中にぜんぶ理解しているひと、どれくらいいるんだろう）。 友人の物書堂の社長の広瀬くん（iPhone辞書アプリ開発の大御所！）も、たまたまいっしょに講
Image-to-Image Demo - Affine Layer
Recently, I made a Tensorflow port of pix2pix by Isola et al., covered in the article Image-to-Image Translation in Tensorflow. I've taken a few pre-trained models and made an interactive web thing for trying them out. Chrome is recommended. The pix2pix model works by training on pairs of images such as building facade labels to building facades, and then attempts to generate the corresponding out
機械学習をやりたいけれど、どこから手をつけていいか分からない人のために - Qiita
要約 機械学習をやりたいけれど、どこから手をつけていいか分からない。 → まずは機械学習の全体像を調べて、自分が解きたい問題にあった分野の見当をつけよう！ 投稿の目的 機械学習について、自分の学習記録を投稿いたします。 学習記録とは書いていますが、ただの備忘録ではなく、以下の目的から誰かに読んでいただくことを想定しています。 自分の解釈についてフィードバックを得たい。 自分の考えをわかりやすく人に伝える力を付けたい。 せっかくだし、自分と同じ内容を勉強している人には役立ててもらいたい。 はじめに これは機械学習以外にも言えることですが、専門技術というのは理論と実践が１セットになっています。 この両輪を回して初めて専門技術を習得することができます。 そして、理論と実践を修めるには大きく２つのアプローチ方法があります。 先に理論を修め、それを実問題に適用する人（理論（1）→実践先（N）） 先に
Amazonがディープラーニングのライブラリ「DSSTNE」をオープンソースで公開。TensorFlowよりも約2倍高速と主張
Amazon.comはディープラーニングを実現するライブラリ「Amazon DSSTNE」（Deep Scalable Sparse Tensor Network Engineの頭文字、読みはデスティニー）をオープンソースで公開しました。 GitHub - amznlabs/amazon-dsstne: Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE) is an Amazon developed library for building Deep Learning (DL) machine learning (ML) models DSSTNEは本番環境のワークロードに対応したライブラリで、以下の特長があります。 マルチGPUスケール 学習と予測のどちらも、複数のGPUにスケールアウトし、レイヤごとにモデル並列化の方法で（model-
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰
Swiftで書かれた人工知能・機械学習ライブラリ「Swift-AI」をiOSで動かしてみる - その後のその後
全編Swiftで書かれたオープンソースの人工知能／機械学習ライブラリが出てきました。その名も「Swift-AI」。 https://github.com/collinhundley/Swift-AI デモが入っていて、こんな感じで手書き文字認識してくれます（詳細は後述します）。 今のところ iOS と OS X をサポート しているとのこと。MITライセンス。 できること README の Features を見ると、2016年1月現在、フィードフォワード（順伝播型）ニューラルネットワークと、高速行列演算ライブラリはできあがっているようです。 それぞれドキュメントがあります。 https://github.com/collinhundley/Swift-AI/blob/master/Documentation/FFNN.md#multi-layer-feed-forward-neural-
TensorFlowによるディープラーニングで、アイドルの顔を識別する - すぎゃーんメモ
以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
ニコニコ動画の公開コメントデータをDeep Learningで解析する - Qiita
この記事は第2のドワンゴ Advent Calendar 2015の24日目の記事です。 ドワンゴエンジニアの@ixixiです。 niconicoのデータをDeep Learningなアプローチで解析してみた話です。 nico-opendata niconicoの学術目的用データ公開サイト https://nico-opendata.jp が最近オープンしました。 これまでも、国立情報学研究所にて、ニコニコ動画コメントデータや大百科データが公開されていましたが、 nico-opendataでは、ニコニコ静画のイラストデータの約40万枚のイラストとメタデータが研究者向けにデータ提供されています。 今回は、ニコニコ動画コメントデータ(誰でも取得可能)を用いたDeep Learningによるコメント解析例を紹介します。 超自然言語 ニコニコのコメントデータに限らず、twitterでのtweetや
JavaScript で実装してみる Deep Learning
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog はじめに はじめまして、安藤義裕と申します。ヤフー株式会社データ＆サイエンスソリューション統括本部ソリューション本部でプログラマーをしております。趣味はカミさんの手料理です。 機械学習で用いられるアルゴリズムの一つにニューラルネットワークがあります。ニューラルネットワークは脳細胞の働きにヒントを得て考えられたものです。今回扱う多層ニューラルネットワークはニューラルネットワークの中間層と呼ばれる部分を多層化したものです。近年話題に上ることの多い Deep Learning ではこの多層ニューラルネットワークが利用されています。 多層ニューラルネットワークは用途に応じて異なるネットワークが利用されます。画像処理では畳込みニューラルネッ
Cloud Vision APIの凄さを伝えるべくRasPi botとビデオを作った話
（この記事はGoogle Cloud Platform Advent Calendar 2015の12月3日分の記事です） Cloud Vision APIと私 Googleに入ってからまもなく5年、Google Cloud Platformのデベロッパーアドボケイト（エバンジェリストみたいな役割）の仕事に就いてから1年が経ちました。仕事の半分はアジア地域向けの開発者コミュニティ支援で、残り半分はGCPの新製品ローンチの支援をグローバル向けに行っています。 特にここ半年は、TensorFlowをはじめ、GCPの機械学習系プロダクトのローンチ支援にフォーカスしています。TensorFlowはその序章で、公開前からAlphaカスタマー向けのスライドを作ったり説明やデモしたりしていました。 そうしたGCPの新しい機械学習系サービスのひとつが、Cloud Vision APIです。これはGoogl
【Deep Learning 画風変換】ポケモンを大神の世界に連れて行ってみた - イーブイの遠洋漁業
みなさんは，画風変換をしてみたい！と思ったことはありませんか？例えばお気に入りの犬の画像を毛筆風にしてみたり，アニメ風にしてみたり・・・ 僕は，「ポケモンを大神（別のゲーム）の世界に連れて行ったらどんな風にデフォルメされるのかな？」と想像を膨らませることがよくあります。 中には自分の頭の中で想像したものを描ける方もいると思うのですが，僕には中々ハードルが高い・・・ そんなことを考えていると，こんな記事を見つけました。 画風を変換するアルゴリズム なぬ！！画風を変換することができる・・だと！？これは気になるぞー このページを見ると，pythonで書かれたプログラム(chainer gogh)が公開されているようなので，さっそくダウンロードして動かしてみました。 今回はサンダースを，アマ公の画風に変換してみます。ワクワクしますね！ サンダース「た，たすけてー」 アマ公「おいでおいでー(^^)」
Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlowという名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められているのだと思います。 こちらをさっそく触ってみたので、紹介したいと思います。 TensorFlowの特徴 公式紹介ページから特徴をいくつかピックアップします。 Deep Flexibility ~深い柔軟性~ 要望に応じて、柔軟にニューラルネットワークを構築できます。ニューラルネットワークの
Google、ディープラーニングをサポートした機械学習ライブラリ「TensorFlow」をオープンソースで公開
Googleは、脳の活動を模したニューラルネットワークによって学習を実現する「ディープラーニング」をサポートした機械学習ライブラリ「TensorFlow」をオープンソースで公開しました。ライセンスはApache 2.0オープンソースラインセンスです。 Googleはすでに数年前からディープラーニングを同社のサービスに組み込んでいます。「私たちが社内でディープラーニングの基盤である「DistBelief」を開発したのは2011年のことだ」（ブログ「TensorFlow - Google’s latest machine learning system, open sourced for everyone」から）。 TensorFlowは、このDistBeliefをさらに強化したものだと説明されています。 TensorFlow is general, flexible, portable, e
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10回開催記念 「データマイニング＋WEB ～データマイニング・機械学習活用による継続進化～」ー第10回データマイニング+WEB勉強会＠東京ー #Toky...Koichi Hamada
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