Googleが低解像度画像を爆速で高画質化する機械学習を使った技術「RAISR」を発表
毎日ウェブ上では無数の写真がシェアされていますが、アップロードされる写真の解像度は撮影機材によってさまざまで、低解像度の画像は時に引き延ばされてジャギーまみれになることがあります。据え置き機・モバイル機ともに高解像度ディスプレイの普及が進む中で、「見やすい低解像度画像」が必要とされつつあるのですが、機械学習を用いた新技術「RAISR(Rapid and Accurate Image Super-Resolution)」によって、リアルタイムで「低解像度画像の高品質バージョン」を生成できるようになります。 Research Blog: Enhance! RAISR Sharp Images with Machine Learning https://research.googleblog.com/2016/11/enhance-raisr-sharp-images-with-machine.
Google「DeepMind」の人工知能は赤ん坊のように「触って覚える・判別する」能力を学習したとの発表
By Warren R.M. Stuart 目の前にある物体の重さや壊れやすさなどの性質を知るためには、人間であればまず「触ってみる」「つかんでみる」という行動を経てどのようなものかを把握するもので、特に好奇心の強い子どもだと「口に入れてみる」といった行動を取ることもあります。そんな、人間のような「触ってみる」という行動を通じて目の前の物体の特徴を把握することにGoogle DeepMindの人工知能(AI)が成功したことが発表されます。 (PDF)1611.01843v1.pdf Google DeepMind’s AI learns to play with physical objects | New Scientist https://www.newscientist.com/article/2112455-google-deepminds-ai-learns-to-play-wi
機械翻訳と意味 - アスペ日記
ここ最近、Google翻訳がリニューアルされ、性能が向上したという話が流れてきたので、さっそく試してみた。 ぼくが真っ先に試したのは、「母は、父が誕生日を忘れたので、怒っている。」だ。 なぜこの文が気にかかっていたかは後述する。 結果は次の通り。 "My mother is angry because my father forgot her birthday." すばらしい。 では、「母は、父が鞄を忘れたので、怒っている。」はどうだろうか。 "My mother is angry because my father forgot his bag." 完璧だ！ 「誕生日を忘れた」の場合は「母の誕生日」と解釈し、「鞄を忘れた」の場合は「父の鞄」と解釈する。 これこそ、利用者が翻訳に求めるものじゃないだろうか。 しかし、ここまでだった。 次にぼくは、「父」と「母」を入れ替え、「父は、母が誕生日
［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016
［速報］Google、クラウドで高速にディープラーニングを行う「Cloud Machine Learning」発表、TensorFlowベース。GCP Next 2016 Googleは同社のクラウドに関するイベント「GCP Next 2016」を3月23日、24日の2日間にわたり米サンフランシスコで開催しています。 初日の基調講演で、最後の話題は機械学習（Machine Learning）でした。Googleはクラウドサービスの1つとして機械学習機能にも注力することを表明しています。Google Senior FellowのJeff Dean氏は、機械学習はコンピュータの歴史のなかで最も重要な出来事の1つだと説明。 Googleは2012年以来機械学習をさまざまなサービスに利用し、いま社内ではより使いやすくなった第二世代を機械学習を利用しているとのこと。 トレーニング済みの機械学習サービ
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
TensorFlow: Google 最新の機械学習ライブラリをオープンソース公開
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