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) 2018年11月15日 毎年開催される機械翻訳の国際会議 WMT18 のシェアードタスク*2にて人手評価の1位を獲得し，機械翻訳のベンチマークでは以前の最高スコアが 29.8 なのに対しこの手法は 35.0 を達成しています． 下図は機械翻訳のベンチマークにおける手法の比較です*3． 昨年登場した翻訳モデル Transformer *4も大きく評価スコアを上げましたが，逆翻訳はそれ以上の上が
Autonomous Tidying-up Robot System - Preferred Networks
Overview 株式会社Preferred Networksは、ロボットが身近な場所で活躍する社会の実現に向けて、パーソナルロボットの研究開発を行っています。 CEATEC JAPAN 2018では, トヨタ自動車株式会社が開発する "生活支援ロボットHSR（Human Support Robot)" を使い※、最先端の深層学習技術を応用した「全自動お片付けロボットシステム」を展示します。 このシステムは、CEATEC JAPAN 2018に展示されるイノベーション性が高く優れている技術・製品・サービス等を表彰する「CEATEC AWARD 2018」 において、インダストリ／マーケット部門 準グランプリ を受賞しました。 部屋の全自動片付けは、従来のロボットシステムでは実現困難でしたが、近年の深層学習の発展によって初めて実用的なレベルで実現できました。 物をつかむ、物を置く、動作計画を
SSD: Single Shot MultiBox Detector 高速リアルタイム物体検出デモをKerasで試す - Qiita
リアルタイムに物体検出するのってどうやるんだろう？と思い調べてみたら、想像以上に高機能なモデルが公開されていたので試してみました。こんな感じです。 自動運転で良く見るようなリアルタイムの物体認識をしています。このモデルは「Single Shot MultiBox Detector（SSD）」という深層学習モデルで、Kerasで動いています。 環境さえ整えればレポジトリをクローンして簡単に実行できます。今回はデモの実行方法をまとめてみます。 環境 ちょっと古いiMacにUbuntu16.04を入れたものを使いました。詳しくはこのへんとかこのへんをご参照ください。 深層学習を利用したリアルタイムの物体検出は次々と新しい技術が公開されているようです。ざっと調べたところ、R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN…。どれだけ早くなるねん。って感じですが、とにかくどんどん早くなってい
ベイズ推定とDeep Learningを使用したレコメンドエンジン開発
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
友利奈緒判定botを通じて考えたこと - kivantium活動日記
※この記事は技術的な内容をほとんど含まない、いわゆるポエムです たくさんの人が友利奈緒判定botにいろんな画像を投げてくれていますが、その中でも特に考えさせられたのが次に挙げた4つの画像です。 友利奈緒の胸のみをアップした画像 .@nick_debu_p 友利奈緒です(99%) pic.twitter.com/J3X86MaR5T— まほろ（稼働中） (@mitra_sun22) 2015, 9月 5 友利奈緒という文字の画像 .@qualia_key 友利奈緒ではありません(99%) pic.twitter.com/hT4JlDZhQu— まほろ（稼働中） (@mitra_sun22) 2015, 9月 5 佐倉綾音さん（友利奈緒の声優）の画像 .@OOOotchi 友利奈緒ではありません(99%) pic.twitter.com/lPfsvXGseI— まほろ（稼働中） (@mitra
ディープラーニングとは何なのか？ そのイメージをつかんでみる
今や毎日のように人工知能に関するニュースが飛び込んできますが、その中でも特に注目を集めているのが“ディープラーニング”です。 研究開発を進める企業として最も有名な例はGoogleでしょうか。最近もGoogleがディープラーニングによる画像認識を体験できるWebインタフェースを公開し、話題を集めました。（参照リンク） では、ディープラーニングとは一体何なのでしょうか。本稿ではこのディープラーニングについて、そのイメージをつかむことに重点を置いて説明していきたいと思います。 人間の神経構造を模したニューラルネットワークの発展版 ディープラーニングの考えのもととなっているニューラルネットワークは、人間の脳神経回路を真似することによってデータを分類しようというアイデアに基づくアルゴリズムです。 人間の脳はニューロン（神経細胞）のネットワークで構成されていて、あるニューロンはほかのニューロンとつなが
OpenCVで猫検出 (モデル配布) - Qiita
(2014/09追記) Deep Learning (ディープラーニング、深層学習) の技術を用いて、猫の品種を識別する方法の記事も書いています。もし興味があればご参照ください。 Deep Learningで猫の品種識別 (ショコラ - 吉祥寺 きゃりこ) ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは猫画像の集め方について整理しましたが、ここではその集めた猫画像を使って猫検出用の学習モデル(分類器)を作成しました。 技術的な内容詳細についてはブログの方に書いてありますので興味があれば。モデル配布についてはこのエントリーの後半で説明します。 ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 学習はお馴染みのBoosting(アンサンブル学習手法の1つ)で。特徴量はモデル作成と検証を速く繰り返すことができるLBP特徴を採用しました。また、約7,000枚のアノテーションデータはクラウドソーシングを活用
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Large Scale Jirou Classification - ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別
レコメンドに浸透していくDeep Learning： 大手サービスの実用例から最新アルゴリズムを概観する
IoTとDeep Learningで自宅警備員を育ててみる