脳型計算機雑談会での資料です 1. 大きなNNの学習はなぜ一様に成功するか 2. 敵対的生成ネットワーク(GAN)の解析 3. seq2seqによる可変長情報の埋め込み 4. Ladder Networkの解析

Pete Warden's blog Ever tried. Ever failed. No matter. Try Again. Fail again. Fail better.

画像認識や音声認識などで他の機械学習技術を凌駕する認識性能を次々と実現しているディープラーニング（深層学習）技術。特に、性能向上が目覚ましいのが、画像中の物体認識などに使われる「畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network：CNN」だ（関連記事）。今後、家電製品やセキュリティー用カメラ、自動車の自動運転、そしてロボットビジョンなどさまざまな分野で応用が広がりそうである。 そのCNNの原型「ネオコグニトロン」を1979年に世界で初めて発表したのがファジィシステム研究所 特別研究員の福島邦彦氏である。原型といっても、現在のCNNとは学習手法が異なるだけで、ニューラルネットワークとしての基本構造はほとんど同じである。 ネオコグニトロンの発表後、福島氏は大阪大学ほかいくつかの大学で教授職を歴任。日本神経回路学会（JNNS） 初代会長、国際神経回路学会（I

とは、二歩先の未来を読み、新しい時代を積極的に切り開いていこうとする人たちのコミュニティであり、プラットフォームです。 TheWaveとは、二歩先の未来を読み、新しい時代を積極的に切り開いていこうとする人たちのコミュニティであり、プラットフォームです。核になっているのは、TechWave塾改めTheWave湯川塾の塾長である湯川鶴章と、同塾の塾生OB・OGたち。ただ湯川鶴章と塾生に限定されるわけではなく、同じように二歩先の未来を読み、新しい時代を積極的に切り開いていこうとする人たちをも取り込んだ大きなコミュニティを目指します。 またプラットフォームとしているのは、このブログTheWave.jp上で同じような志を持った人たちの活動を記事として取り上げることで、そうした人たちの活動を支援したり、新しいプロジェクトの立ち上げを推進することを目指しているからです。

The InfoQ Trends Reports 2023 eMag The InfoQ trends reports provide a snapshot of emerging software technology and ideas. We create the reports and accompanying graphs to aid software engineers and architects in evaluating what trends may help them design and build better software. Our editorial teams also use them to help focus our content on innovator and early adopter trends.

Microsoft Officially Launches Azure Machine Learning Platform You know all that big data that’s streaming into your company from sensors, customers, social media, Excel spreadsheets, and data sources all over the internet? Microsoft wants to help you process all of it, build APIs and make use of that data in the cloud with machine learning technology. And to that end, Microsoft officially announce

Using Intel.com Search You can easily search the entire Intel.com site in several ways. Brand Name: Core i9 Document Number: 123456 Code Name: Emerald Rapids Special Operators: “Ice Lake”, Ice AND Lake, Ice OR Lake, Ice* Quick Links You can also try the quick links below to see results for most popular searches. Product Information Support Drivers & Software

ソフトバンクが「Pepper」を発表したり、GoogleやFacebookが専門の研究施設で開発を進めたりするなど、大手IT企業による人工知能への投資が進められています。そんな中、ドイツにあるテュービンゲン大学の研究チームが、感情を持ち自己学習する人工知能を搭載したマリオのプロジェクトを進めています。 人工知能を搭載したマリオのプロジェクト「An Adaptive Learning AI Approach for Generating a Living and Conversing Mario Agent」がどういったものであるかは、下記のムービーから確認可能です。 Mario Lives! An Adaptive Learning AI Approach for Generating a Living and Conversing Mario Agent - YouTube 認識能力を研

とりあえず読んでみたい、という方は：「ニューラルネットワークと深層学習」日本語訳のページをご覧ください。 Deep Learningってのがマジヤバイらしい・・・でも、取っかかりがつかめない・・・ ここ最近、Deep Learningの盛り上がりが凄いですね。私の中でも、深層学習を覚えなきゃ、置いてかれてしまい、ついには自分の仕事までAIに奪われるのでは、という危機感と、逆に今Deep Learningを使えるようになれば未来の発明者になれるのでは、という期待感が高まり、Deep Learningを勉強しなくては、と思い続けていました。 しかしながら、私はDeep Learningがどうしても理解できませんでした。これまで何十種類ものDeep Learningの教材を試してきました。しかし、Deep Learningがどうしても理解できませんでした。しかし、世の中にある文書で、なかなかとっ

日本IBMは2014年12月4日、同社の人工知能「Watson」が考案した料理のレシピを実際に作って披露するというイベントを開催した。Watsonは自然言語で書かれた文章を学習し、その内容を元に質問に応答できるという「質問応答システム」である。Watsonは既存の9000種のレシピを学習することで、人間のシェフのリクエストに応答してレシピを考案できるようになったという。 Watsonが考案したレシピは、「ミシュランガイド東京2015」で二つ星を獲得した東京・西麻布のフランス料理店「レフェルヴェソンス」の生江史伸エグゼクティブ・シェフが実際に調理した（写真1）。Watsonは米国の人気料理雑誌「ボナペティ」が掲載した9000種類のレシピを学習しており、生江シェフが三つのキーワードをWatsonに与えると、その内容に応じたオリジナルレシピを考案したのだという。 Watsonが考案したレシピは、

人工知能の進化はめざましく、周囲の交通状況を判断して自動で運転する自動運転車や、人間と区別がつかないほど正確な解答を出すスパコンなどが登場しており、「このままではロボットが人間の仕事を奪い尽くすのではないか？」と心配する声が上がるほどです。知的な行動の中でも「芸術」分野についてはコンピュータは人間の足下にも及ばない、と考えられてきましたが、進化を続けるコンピュータアルゴリズムはゴッホやピカソなどの芸術性を理解しつつあるようです。 Extending Van Gogh’s Starry Night with Inpainting—Wolfram Blog http://blog.wolfram.com/2014/12/01/extending-van-goghs-starry-night-with-inpainting/ モナ・リザやひまわりなどの名画は人類の共有財産とでもいうべき芸術作品で