「deeplearning」カテゴリーアーカイブ

深層学習の数理

深層学習の数理

深層学習の数理

深層学習の数理 1. 大阪大学集中講義 深層学習の数理 鈴木大慈 東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻 理研AIP 2019年9月2日 1 2. 1946: ENIAC,高い計算能力 フォン・ノイマン「俺の次に頭の良い奴ができた」 1952: A.Samuelによるチェッカーズプログラム 機械学習と人工知能の歴史 2...

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低レイヤーな人のためのディープラーニング – Speaker Deck

低レイヤーな人のためのディープラーニング - Speaker Deck

低レイヤーな人のためのディープラーニング - Speaker Deck

フレームワークに頼らずVulkanで畳み込みニューラルネットワークを実装する方法を解説します これは2019年7月20日に行われた 第15回 カーネル/VM探検隊 での発表資料です サンプルコード: https://github.com/Fadis/kernelvm_20190720_samples

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【環境構築不要・スマホ/タブレットOK】東大松尾研のDeep Learningエンジニア育成講座『DL4US』を自習する – Qiita

【環境構築不要・スマホ/タブレットOK】東大松尾研のDeep Learningエンジニア育成講座『DL4US』を自習する - Qiita

【環境構築不要・スマホ/タブレットOK】東大松尾研のDeep Learningエンジニア育成講座『DL4US』を自習する - Qiita

PR: 以前の記事 のデータサイエンティスト向け講座のColab実行方法などをまとめ、 図解速習DEEP LEARNINGという本ができました。[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiitaでも、一部内容をご覧いただけます TL;DR いつも満員抽選となる東大松尾研Deep Learningエンジニア育成講...

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【環境構築不要・スマホ/タブレットOK】東大松尾研のDeep Learningエンジニア育成講座『DL4US』を自習する – Qiita

【環境構築不要・スマホ/タブレットOK】東大松尾研のDeep Learningエンジニア育成講座『DL4US』を自習する - Qiita

【環境構築不要・スマホ/タブレットOK】東大松尾研のDeep Learningエンジニア育成講座『DL4US』を自習する - Qiita

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東大松尾研から新たに無償公開されたDeep Learning講座「DL4US」が良い、という話 – Qiita

東大松尾研から新たに無償公開されたDeep Learning講座「DL4US」が良い、という話 - Qiita

東大松尾研から新たに無償公開されたDeep Learning講座「DL4US」が良い、という話 - Qiita

5/15より東大松尾研究室からDeepLearningエンジニア養成講座「DL4US」の演習コンテンツが無償公開されました。 ※講義パートは公開されていない DL4USコンテンツ公開ページ 私は業務でデータ分析に携わっており、sklern等での機械学習には触れたことがありますが Deep Learningは「いつか勉強しよう...」と思ってできてい...

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東大松尾研究室監修のエンジニア向け教育プログラム「DL4US」の演習コンテンツが無償公開 | Ledge.ai

東大松尾研究室監修のエンジニア向け教育プログラム「DL4US」の演習コンテンツが無償公開 | Ledge.ai

東大松尾研究室監修のエンジニア向け教育プログラム「DL4US」の演習コンテンツが無償公開 | Ledge.ai

2018年にかけて実施されていた、東京大学松尾研究室が監修するエンジニア向け無償教育プログラム「DL4US」の、演習パートのコンテンツが無償公開された。 関連記事:松尾研監修のディープラーニング無償オンラインプログラム「DL4US」が募集を開始 「DL4US」とは?Deep Learningエンジニア育成講座「DL4US」の演習コンテ...

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機械学習/ディープラーニング初心者が2018年にやったこと、読んだ論文 – Qiita

機械学習/ディープラーニング初心者が2018年にやったこと、読んだ論文 - Qiita

機械学習/ディープラーニング初心者が2018年にやったこと、読んだ論文 - Qiita

2018年もいよいよ本日が最後となりました。皆さんいかがお過ごしでしょうか。この記事では機械学習/ディープラーニング初心者だった自分が2018年にやったことをまとめていきたいと思います。ポエムじみた記事になってしまいましたが、何らかの参考になれば幸いです。 2018年のBefore-After Before 今年(4月)ぐらいまで...

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年末のご挨拶と近況、あるいは機械学習のはじめ方 – 怠惰を求めて勤勉に行き着く

年末のご挨拶と近況、あるいは機械学習のはじめ方 - 怠惰を求めて勤勉に行き着く

年末のご挨拶と近況、あるいは機械学習のはじめ方 - 怠惰を求めて勤勉に行き着く

あ、退職エントリとかではないです。雑多な駄文をお許しください。 2018年を振り返る 3月にカリフォルニア州パロアルトのラボに異動になって早くも3/4年が経ちました。 自分としてはまだ1年経ってないのかという感じです。もっと長く居るような気もするが、来たばかりのような感じもある。 生活には完全に慣れました。結...

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翻訳:AIの冬は確実に近付いている (Filip Piekniewski) – Qiita

翻訳:AIの冬は確実に近付いている (Filip Piekniewski) - Qiita

翻訳:AIの冬は確実に近付いている (Filip Piekniewski) - Qiita

この記事は、Filip Piekniewski氏のブログ記事 "AI Winter Is Well On Its Way" の翻訳です。 AI Winter Is Well On Its Way ここ数年、ディープラーニングはいわゆるAI革命の最前線に位置付けられてきた。そして、多くの人が信じてきたところによると、ディープラーニングは我々をシンギュラリティ (汎用人工知能) とい...

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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

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逆翻訳は機械翻訳の錬金術師か? – ディープラーニングブログ

逆翻訳は機械翻訳の錬金術師か? - ディープラーニングブログ

逆翻訳は機械翻訳の錬金術師か? - ディープラーニングブログ

逆翻訳 (Back-Translation) を用いた手法が驚くべき快挙を成し遂げました*1. 逆翻訳がヤバいスコアを叩き出しててびっくりした.おそらくAttention以降では最大の性能uphttps://t.co/ssaQw2s22f 深層学習はえげつない手法が突然ポッとでてくるからおもろい pic.twitter.com/RwyrjCn8Rx— Ryobot | りょぼっと (@_Ryobot)...

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「Splatoon 2」をディープラーニングで攻略してみなイカ? 2018(前編) (1/3) – ITmedia NEWS

「Splatoon 2」をディープラーニングで攻略してみなイカ? 2018(前編) (1/3) - ITmedia NEWS

「Splatoon 2」をディープラーニングで攻略してみなイカ? 2018(前編) (1/3) - ITmedia NEWS

「ガチエリアは『塗り』と『キル』どちらが重要なのか」「編成事故は存在するのか」など、人気ゲーム「Splatoon 2」のファンの間で感覚的にいわれていることをデータサイエンティストが検証。 2017年夏に発売された「Splatoon 2」(Nintendo Switch向け)は、いわずと知れた人気シューティング対戦ゲームです。ゲームに...

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汎用言語表現モデルBERTを日本語で動かす(PyTorch) – Qiita

汎用言語表現モデルBERTを日本語で動かす(PyTorch) - Qiita

汎用言語表現モデルBERTを日本語で動かす(PyTorch) - Qiita

今DL for NLP界で、BERTというモデルが話題です。PyTorchによる実装が公開されていたので、日本語Wikipediaコーパスに適用してみました。 コードはこちらに公開しております。 この記事ではBERTのポイントの解説と、ポイントごとの実装を紹介します。 尚、記事の執筆にあたってこちらのリポジトリを参考にさせていただき...

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結構バズったので、AIによる自動着色の現状とその使い方についてまとめた~~人工知能技術の衝撃~~ – Togetter

結構バズったので、AIによる自動着色の現状とその使い方についてまとめた~~人工知能技術の衝撃~~ - Togetter

結構バズったので、AIによる自動着色の現状とその使い方についてまとめた~~人工知能技術の衝撃~~ - Togetter

自動着色ソフト(style2paints V4)が誰でも無料で使えるようになった。このソフトが生み出した様々な作品と、それを見た人々の反応をまとめました

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深層強化学習アルゴリズムまとめ

深層強化学習アルゴリズムまとめ

深層強化学習アルゴリズムまとめ

はじめに 深層強化学習の分野では日進月歩で新たなアルゴリズムが提案されています. それらを学ぶ上で基礎となるアルゴリズム(というより概念に近い?)はQ学習, SARSA, 方策勾配法, Actor-Criticの4つだと思われるので, これらを軸としてまとめてみたいと思います. 以下の4点はあらかじめご了承ください. コードは書いて...

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機械学習で使うベクトルや行列の微分を使った公式の導出

機械学習で使うベクトルや行列の微分を使った公式の導出

機械学習で使うベクトルや行列の微分を使った公式の導出

はじめに 機械学習の勉強をしていると,次のようなベクトルや行列を使った公式達を使わなければならない場面が出てくると思います.機械学習の本の巻末に書いてあることが多いと思います.(これらはPattern Recognition and Machine Learning (Bishop著, 2006)の巻末に載っている公式です) \frac{\partial}{\partial\bol...

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GANによる超解像がもたらす新しい方向性と「The Perception-Distortion Tradeoff」の話 – Think more, try less

GANによる超解像がもたらす新しい方向性と「The Perception-Distortion Tradeoff」の話 - Think more, try less

GANによる超解像がもたらす新しい方向性と「The Perception-Distortion Tradeoff」の話 - Think more, try less

CVPR2018にて超解像分野において極めて重要そうだなと感じた論文がありました。Yochai Blauらによる下記の論文です。 [1711.06077] The Perception-Distortion Tradeoff この内容を踏まえて最近の超解像研究の流れをまとめたいと思います。 超解像とは? 超解像について振り返ります。多くの方がwaifu2xというソフトウェ...

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今話題のAIをweb上で誰でも気軽に作れる「AIメーカー」を作ってみた

今話題のAIをweb上で誰でも気軽に作れる「AIメーカー」を作ってみた

今話題のAIをweb上で誰でも気軽に作れる「AIメーカー」を作ってみた

こんにちは、2z(Twitter: @2zn01 )です。 はじめてのQiita記事です。 今話題のAIをweb上で誰でも気軽に作れる「AIメーカー」を開発しました! ■AIメーカー https://aimaker.io/ 作ったもの 以下の3ステップで誰でも簡単にAIを作れます! AIに覚えさせたいタグを入力 タグから自動で画像データを収集 AIがデータから...

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「ゼロから作るディープラーニング」を動画でまとめている人がいたので紹介します。|Dai|note

「ゼロから作るディープラーニング」を動画でまとめている人がいたので紹介します。|Dai|note

「ゼロから作るディープラーニング」を動画でまとめている人がいたので紹介します。|Dai|note

ゼロから作るディープラーニングという本が昔はやったが、それをYoutubeで解説している神動画を見つけたので紹介。スライドとコードで両方解説しているようだ。 Deep Learning 第1回:まずは環境構築だ!Pythonの実行環境と各種ライブラリの説明をしている。ただ、これは以前紹介したGoogle Colaboratoryで用意できそう。

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「ゼロから作るディープラーニング」を動画でまとめている人がいたので紹介します。|Dai|note

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ゼロから作るディープラーニングという本が昔はやったが、それをYoutubeで解説している神動画を見つけたので紹介。スライドとコードで両方解説しているようだ。 Deep Learning 第1回:まずは環境構築だ!Pythonの実行環境と各種ライブラリの説明をしている。ただ、これは以前紹介したGoogle Colaboratoryで用意できそう。

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DeepLearning/機械学習を始めると必ずいるカス – BizDeep

DeepLearning/機械学習を始めると必ずいるカス - BizDeep

DeepLearning/機械学習を始めると必ずいるカス - BizDeep

ディープラーニング人材はやばい奴だらけ これから「AIを仕事に導入したい!」と思う人は沢山いるでしょう。 ただ「ディープラーニング」や「AI」という言葉に関しては世間で色々な誤解がされており、正しく現状を理解できている人はとても少ないように思います。 ディープラーニングという言葉はAlexNetがでた2012年頃...

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