手を動かしながら学べるディープラーニングの優良なチュートリアル - karaage. [からあげ]
ディープラーニングは習うより慣れろかも ファッションでディープラーニングをしているディープラーニング芸人からあげです。私は、特に専門家でも何でもないのですが、機械学習に興味もって、ディープラーニングに関することブログでアウトプットしているうちに「AIに関する本に名前がクレジットされたり」「AI解析のオンラインコンテスト#Aidemynoteで特別賞受賞したり」「ラズパイマガジンという商業誌にAI関係で記事を書いたり」「ディープラーニングおじさんの記事がバズったあげくITmediaで取り上げられたり」と多少なりとも価値を提供できるようになってきました。 何の知識もバックグラウンドも、大した能力も無い自分が、どうやって知識を身につけることができたかというと、色々本も読んだのですが、実際に手を動かしてプログラムを組んで、実問題に対して試行錯誤した結果をブログにアウトプットし続けたことが大きいのか
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写真の欠損部分を、AIが現実的に独自構築するNVIDIAの最新技術がすごい！ - すまほん!!
Guilin Liu氏が率いるNVIDIAの研究チームは、欠落・破損した画像を再構築できる最先端のAI学習技術を発表しました。 この技術は「Image Inpainting」なるプロセスを用いており、写真の編集にも活用できます。 ひとたび画像編集ソフトに実装すれば、望ましくないコンテンツを除去し、その穴にふさわしい現実的な代替物をAIが生成してくれるのです。たとえ人間の顔であれ何であれ、マウスカーソルで適当に開けた空白に、何が存在すべきかをAIが器用に補完してくれます。 NVIDIAの研究チームは「どんな形状・サイズのマスクでも、そして画像の四辺端っこに接した穴でさえも、堅実に対応できる。これまでのディープラーニングの手法では、画像の中心付近にある長方形の領域に焦点を当てており、高価な後処理に依存がちだった」と研究論文で説明。 さらに「穴が大きくどのような形に変化してもうまく処理できる」「
ディープラーニングを使った驚異のムービー編集技術「Deep Video」では人の表情や頭・目の動き、まばたきまで別の人に移植可能
ディープラーニングのアルゴリズムを使って既存のムービーに登場する人物を編集する新しい技術「Deep Video」をスタンフォード大学のMichael Zollhöfer准教授らが発表しました。この技術を用いれば、1つのムービーに登場する人物が言葉を話す様子やジェスチャーを、別のムービーの人物にまるまる移植することができます。 The new Deep Fakes are in and they're spookily good / Boing Boing https://boingboing.net/2018/06/11/or-is-it-memorex.html Deepfake Videos Are Getting Impossibly Good https://gizmodo.com/deepfake-videos-are-getting-impossibly-good-182675
2017年のディープラーニング論文100選 - Qiita
これはFujitsu Advent Calendar 2017の18日目の記事です。 掲載内容は富士通グループを代表するものではありません。ただし、これまでの取り組みが評価されて、富士通がQiitaに正式参加することになりました[リンク]。なお、内容の正確性には注意を払っていますが、無保証です。 はじめに この記事では今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2017年開催またはジャーナル掲載が2017年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2016年末ごろの論文も重要なものは採用しています。 以下の投稿も合わせてご覧ください。 2016年のディープラーニング論文100選[リンク] ディープラーニングにとっての2017年 2017年のディープラーニング技術は主に画像系技術で革新的な進歩がありました。それをけん引したのは敵対
ディープラーニングの応用のための具体的方針まとめ - HELLO CYBERNETICS
はじめに 目標の設定と指標の決定 目標の設定 指標の決定 評価指標に対する最低限の知識 機械学習における知識（補足） ニューラルネットワークの学習 最初に使うニューラルネットワーク 時間的にも空間的にも独立である複数の特徴量を持つデータ 空間の局所的な構造に意味のある多次元配列データ（例えば画像） 時間的な変動に意味のあるデータ（例えば音声、自然言語） ニューラルネットワークの細かい設定 ユニットの数と層の数 正則化 活性化関数 ドロップアウト バッチ正規化 学習の早期終了 性能が出ない場合 データの追加収集 ニューラルネットの設定をいじる 用いるニューラルネット自体を変更する 新たなニューラルネットワークの考案 コードを書くにあたって データ成形 結果を記録するコード フレームワークの利用 フレームワークの選択 ChainerとPyTorch TensorFlow Keras 最後に は
ディープラーニングの判断根拠を理解する手法 - Qiita
ディープラーニングは特定分野で非常に高い精度が出せることもあり、その応用範囲はどんどん広がっています。 しかし、そんなディープラーニングにも弱点はあります。その中でも大きい問題点が、「何を根拠に判断しているかよくわからない」ということです。 ディープラーニングは、学習の過程でデータ内の特徴それ自体を学習するのが得意という特性があります。これにより「人が特徴を抽出する必要がない」と言われたりもしますが、逆に言えばどんな特徴を抽出するかはネットワーク任せということです。抽出された特徴はその名の通りディープなネットワークの中の重みに潜在しており、そこから学習された「何か」を人間が理解可能な形で取り出すというのは至難の業です。 例題：このネットワークが何を根拠に猫を猫として判断しているか、ネットワークの重みを可視化した上図から答えよ(制限時間:3分) image from CS231n Visua
SONYの本気！AI開発ツール『Neural Network Console』が現場の常識をぶっ壊す | Ledge.ai
SONY『深層学習モデルの開発ハードル無くそう』 TensorFlow、Keras、Theano、Caffeなど。これまでディープラーニング向けライブラリといえば、海外勢が圧倒的…という状況でした。 が、そんな状況が いきなりひっくり返る かもしれません。 なんとあの SONY がGUI&プログラミングいらずなAI開発ツールをリリース。突如無料で開放してくれたんです。 関連記事：ディープラーニングとは｜AI・人工知能・歴史・仕組み・学習手法・活用事例 関連記事：ニューラルネットワークとは｜AI・人工知能・仕組み・歴史・学習手法・活用事例 その名も『Neural Network Console』 ざっと紹介するとつまり “簡単にディープラーニングを行えるGUIツール” ということなんですが、なにより『ヤバイ』のが下記の特長点。 Windows対応！！ というわけで伝えるべき点が多すぎるリリー
Raspberry Pi上でTensorFlowで簡単にディープラーニングを試せるツール「tensorflow-pi」でロボホンの幻の顔認識機能に挑戦してみた - karaage. [からあげ]
Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニング開発環境 以下の記事でRaspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境の構築方法を紹介しました。 記事の最後の方に、自前データの学習から、学習したニューラルネットワークで判別まで実施できる自前のパッケージ「tensorflow-pi」を紹介させていただきました。 ただ、READMEだけ見ても、意味不明な英語で良くわからないと思いますので、今回は実例を交えながらこのソフトの使い方を紹介しようと思います。 例題ですが、以前ネットで話題になった「ロボホン」の幻の顔認識機能があります。詳しくは以下参照下さい。 開発決定！というニュースは話題になったものの、その後続報がとんと聞かれません。そもそも技術的に不可能なんじゃという噂も聞こえてきたりしました。 奇しくもロボホンとRaspberry Pi
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オートエンコーダ：抽象的な特徴を自己学習するディープラーニングの人気者
オートエンコーダ（自己符号化器）とは何か オートエンコーダ(AutoEncoder) ニューラルネットワークの歴史 誤差逆伝播での勾配消失を防ぐ オートエンコーダは大成功だったか 生成モデルとオートエンコーダ Variational Autoencoder まとめ ディープラーニングが盛んに研究され、実用化されはじめている。Googleの猫認識やAlphaGoがプロの囲碁棋士イ・セドル氏を打ち負かしたことは大きな話題を呼んだ。GoogleのプロダクトでもレコメンドやGoogle Photoの画像認識など、その役割は凄まじいものがある。 ディープラーニングの幕開けは2006年にHinton氏がDeep AutoEncoderやDeep Belief Networkを提案してからだと言われている。 また、ディープラーニングの紹介のされ方でよくあるのが ディープラーニングを使うことで、コンピュー
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