Stable Diffusion を基礎から理解したい人向け論文攻略ガイド【無料記事】
日経xTECH記事『デジタル活用を阻む「PoC貧乏」〜』について - bonotakeの日記
日経xTECHに、次のような記事が載っています*1。 tech.nikkeibp.co.jp この記事、冒頭から PoC（ポック）貧乏──。講演者の1人が使った言葉が聴衆の笑いを誘った。あるAI（人工知能）関連イベントでの出来事だ。 という一文で始まっています。 で、読み進めていただくとわかるんですが……この「AI関連イベント」、明らかに、私が関わっている 日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会（MLSE）が5月に開催した、研究会発足記念のキックオフシンポジウムのことで、「講演者の1人」は、アクセンチュアUSAの工藤卓哉さんです。 下記アーカイブ動画の16:44あたりからご覧になれば、記事になっている話がそのまま講演で語られていることがわかります。その辺りで出てくる「丸山先生」は、MLSE運営委員の一人である丸山宏さん（現：Preferred Networks フェロー）です。 基調講
機械学習を使ってUI自動テストをサイト間で再利用する - DeNA Testing Blog
SWETの薦田（@toshiya-komoda）です。 今回は第3回目の記事で言及させていただいた機械学習とUIテストに関して実験的に進めている技術開発について紹介させていただこうと思います。 この記事で紹介している内容の実装はGitHubにアップロードしていますので、もし興味がある方はこちらも覗いてみていただければと思います。 こちらはTensorFlow Advent Calender 2017第７日目の記事にもなっています。機械学習の実装の中でKerasを用いてます。 とりあえずデモ 最初に以下のデモ動画をご覧いただきたいです。会員登録フォームに対する自動テストのデモです。各入力欄に適切な情報を入力しつつ、パスワード欄にだけ'weak'という不正なパスワード文字列を入力して、バリデーションで弾かれることを確認するテストです。デモでは入力欄に値を埋める部分を、Chrome Extens
AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。
ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出
ディープラーニングで「インド人を右に」を理解する: Generative Adversarial Network による画像モーフィング - 加藤大晴のウェブサイト
ディープラーニングで「インド人を右に」を理解する: Generative Adversarial Network による画像モーフィング 「インド人を右に」問題 インターネットを長く使っている方は、伝説の誤植「インド人を右に」 [1] についてご存知なのではないでしょうか。 「くお〜!! ぶつかる〜!! ここでアクセル全開、インド人を右に!」 この唐突に過ぎる意味不明な「インド人」は「ハンドル」の誤植であり、それはライターの手書きの文字が汚かったために発生したとされています。 …手書きの文字が汚かったとして、どうすれば「ハンドル」が「インド人」になるのか？ 従来より、この問題について様々な考察がなされてきました。 ここでは、近年の技術の発展の成果を取り入れ、コンピュータに文字を書かせることによって「ハンドル」から「インド人」への変容についてアプローチしてみたいと思います。 # これは De
友利奈緒判定botを作った - kivantium活動日記
TVアニメCharlotteのヒロイン友利奈緒がTwitter上で異常に増殖する怪現象が起こっています。 友利奈緒検出器、川奈プロが3秒で実装しそうなやつだ— Ararik (@fimbul11) September 2, 2015 と煽られたので実装しました。（3秒ではできませんでした） 遊び方 @mitra_sun22に画像つきのリプライを飛ばせば顔と判定した部分に白枠をつけた画像と判定結果を返信します。簡単ですね！ ちなみに友利奈緒と判定された画像は筆者(@kivantium)のTwitterアイコンに設定されるようになっています。 要素技術 Twitterで煽られたので、Twitterで送られた画像から顔を検出してその顔が友利奈緒かどうか判断してリプライするという仕様にしました。 ほとんど過去の記事からコピペしただけでできました。 Twitterからの画像を処理する部分: Twit
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