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PFIセミナー(2016/02/25)で発表したスライドです。伝承サンプリング可能な生成モデルに関するDeep Learningの紹介です(キーワード:Wake-Sleep, 変分 AutoEncoder, Generative Adversarial Nets, Likelihood Ratio)Read less
This post describes four projects that share a common theme of enhancing or using generative models, a branch of unsupervised learning techniques in machine learning. In addition to describing our work, this post will tell you a bit more about generative models: what they are, why they are important, and where they might be going. One of our core aspirations at OpenAI is to develop algorithms and
Deep Learning の学習を高速でぶん回すには GPU の活用が欠かせないですよね! 12月1日についに Azure の GPU インスタンス (Azure N series) が GA (General Availability) になったので、 その N series で使える以下の3種類の OS の中から、 Ubuntu 16.04 LTS Windows Server 2016 Windows Server 2012 R2 Ubuntu 16.04 LTS を選んで、TensorFlow on GPU の環境構築方法をまとめました。 TensorFlow on GPU の環境構築完了までには、 NVIDIA の GPU Driver を入れる CUDA Toolkit を入れる cuDNN を入れる TensorFlow GPU version を入れる というそこそこ面倒
Comparison of different GAN variants. I couldn't fit the full version in our paper. https://t.co/G0gVDincX9
###Generative Adversarial Text-to-Image Synthesis Scott Reed, Zeynep Akata, Xinchen Yan, Lajanugen Logeswaran, Bernt Schiele, Honglak Lee This is the code for our ICML 2016 paper on text-to-image synthesis using conditional GANs. You can use it to train and sample from text-to-image models. The code is adapted from the excellent dcgan.torch. ####Setup Instructions You will need to install Torch, C
2017年の春になりました。この春は見回すと、いろんな方がけっこう“移動”しています。きっとあなたの周りにも多いのではないでしょうか。変化を身近に感じる春です。たくさんの皆さんの一人ひとりの変化が、大きな変化をもたらそうとしています。 そんな変化の春から、このところ起こったことを振り返ってみると、2016年は大きな、大きな“曲がり角”だった気がします。気がしますというか、間違いないですね。はっきりと、パラダイムシフトが起こったのです。もっと言うと、何かが終わった、何かが始まった。そして、ひとつ大きな区切りがついた。 それを強く感じたのは、ちょっと言いにくいのですけど、電通の社長が辞任を表明したときです。12月28日でした。びっくりしましたね。十分世間からつべこべ言われて、もう禊(みそぎ)は済んだのではないかと思っていたら、社長が辞任までしなきゃいけないのかと。 それがちょうど、12月26日
EX-99.1 2 d373368dex991.htm EX-99.1 Exhibit 99.1 “Jeff, what does Day 2 look like?” That’s a question I just got at our most recent all-hands meeting. I’ve been reminding people that it’s Day 1 for a couple of decades. I work in an Amazon building named Day 1, and when I moved buildings, I took the name with me. I spend time thinking about this topic. “Day 2 is stasis. Followed by irrelevance. Fol
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