グーグル・ディープマインド、大量データ不要の深層学習システムを開発
アルゴリズムの学習には通常何千ものサンプルが必要とされる。グーグル・ディープマインドの研究者はその手間の回避方法を見つけた。 by Will Knight2016.11.04 1468 830 111 0 人間は一、二度見ればそれが何かを認識できる。しかし、コンピュータービジョンや音声認識のアルゴリズムは、画像や言葉の習熟に何千ものサンプルが必要だ。 グーグル・ディープマインドの研究者がこの手間を回避する方法を発見した。研究者は深層学習アルゴリズムを巧妙に微調整することで、画像内の物体等をひとつのサンプルだけで認識（分類）する「ワンショット学習」を可能にした。研究チームはタグ付き画像や筆跡、言語を収録した大型データベースで、新方式を実証した。 高精度のアルゴリズムの認識力は信頼できるが、アルゴリズムの構築には多くのデータが必要で、時間もお金もかかる。たとえば、無人自動車が、確実に道路上の個
「NVIDIAはAIコンピューティングカンパニー」GTC 2016 Japan基調講演レポ
NVIDIAは10月5日、ヒルトン東京お台場にて、GPU開発者向けのイベント「GPU Technolgy Conference Japan 2016」を開催。基調講演にて、同社の共同設営者、社長兼CEOのジェンスン・ファン（Jen-Hsun Huang）氏が登壇した。 AI技術の進化でやサイエンス・フィクションが現実のものに GTCはアメリカや中国、ヨーロッパなど各地で行なわれており、今回の基調講演はすでに発表されている内容を再度日本向けに伝えるものだった。 今年のGTCのテーマは、自らを「AIコンピューティングカンパニー」と呼ぶほどに戦略分野として注力している、AI（人口知能）に関するディープラーニング技術とGPUコンピューティングだ。 1995年にPCとインターネットの時代が始まり、2005年はモバイル端末とクラウドサービスが隆盛、そして現在とこれからは「AIとIoT」の時代と位置づけ
ディープラーニングで人間と同じトーン・スピード・抑揚を再現して自然な音声を出力する「WaveNet」をDeepMindが開発
Googleの人工知能開発部門の「DeepMind」が、状況や感情に応じてトーンや「間」などを使い分けて、まるで人間が話しているかのような自然な音声を出力する技術「WaveNet」を開発しました。すでに英語と中国語で、既存のテキストトゥスピーチ(TTS)技術を圧倒する品質を実現しています。 WaveNet: A Generative Model for Raw Audio | DeepMind https://deepmind.com/blog/wavenet-generative-model-raw-audio/ Google's DeepMind learns to reproduce human speech, tricks us into starting robot apocalypse http://www.neowin.net/news/googles-deepmind-le
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