Google機械翻訳の仕組み&できるようになったこと/まだ難しいことについて、社内の機械学習勉強会で説明します - yasuhisa's blog
社内の機械学習勉強会で最近話題になった機械学習関連のエントリを取り上げているのですが、ここ一ヶ月ではGoogle Neural Machine Translation(GNMT)がとても話題になっていました。GNMTで使われているEncoder-Decoderやattentionのような仕組みを直近で使う予定は特にはないですが、機械学習を使うエンジニアとして知っておいて損はないし、技術的に何が変わったことにより何ができるようになって、何はまだできないのかを知ろう、というのが目的です。技術的な項目は興味ない人も多そうなので、最後に持っていきました。 Google Neural Machine Translation(GNMT)の最近の進化について できるようになったこと 定量的な評価 まだまだ難しいこと 技術的な詳細 Encoder-decoder Attention based encod
一般向けのDeep Learning
PFI 全体セミナーで発表した、専門家向けではなく一般向けのDeep Learning（深層学習）の解説です。どのような場面で活躍しているのか、今までの学習手法と何が違うのかを解説しています。
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
Deep Learning技術の今
第2回全脳アーキテクチャ勉強会での講演スライドです。Deep Learning の基礎から最近提案されている面白トピックを詰め込んだサーベイになっています。
Deep LearningとConvolutional Neural Network - Stimulator
- はじめに - 前回機械学習ライブラリであるCaffeの導入記事を書いた。今回はその中に入ってるDeep Learningの一種、Convolutional Neural Network(CNN:畳み込みニューラルネットワーク)の紹介。 CNNは今話題の多層ニューラルネット、Deep Learningの一種であり、画像認識等の分野に大きな成果をもたらしています。 まあCNNすごい。本当、画像認識系だと一強といった感じ。 実装経験もあるのでよしなに書いてみようという記事。 追記：2018-10-24 この記事は2014年終盤、Deep Learningに関連するネット記事も数個しかなく、各論文でもCNNに関する理解が分かれていたような時期に、大学生であった筆者が書いた記事です。概念の理解の助けになるよう残していますが、正しくない箇所も後々多く出てくるかと思います。考慮の上、お読み頂ければと
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
Convolutional Neural Network @ CV勉強会関東
2014/5/29 東大相澤山崎研勉強会：パターン認識とニューラルネットワーク，Deep LearningまでHokuto Kagaya
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自然言語処理のためのDeep Learning
Deeplearning 4 j のクイックスタートガイド - Deeplearning4j: Open-source, Distributed Deep Learning for the JVM
GitHub - Newmu/dcgan_code: Deep Convolutional Generative Adversarial Networks
GitHub - zhaw/neural_style: neural style transfer with mxnet
GitHub - andersbll/neural_artistic_style: Neural Artistic Style in Python