GitHub - mozilla/TTS: :robot: Deep learning for Text to Speech (Discussion forum: https://discourse.mozilla.org/c/tts)You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
The Best GPUs for Deep Learning in 2023 — An In-depth Analysis
OverviewThis blog post is structured in the following way. First, I will explain what makes a GPU fast. I will discuss CPUs vs GPUs, Tensor Cores, memory bandwidth, and the memory hierarchy of GPUs and how these relate to deep learning performance. These explanations might help you get a more intuitive sense of what to look for in a GPU. I discuss the unique features of the new NVIDIA RTX 40 Amper
GitHub - jantic/DeOldify: A Deep Learning based project for colorizing and restoring old images (and video!)
Quick Start: The easiest way to colorize images using open source DeOldify (for free!) is here: DeOldify Image Colorization on DeepAI Desktop: Want to run open source DeOldify for photos and videos on the desktop? Stable Diffusion Web UI Plugin- Photos and video, cross-platform (NEW!). https://github.com/SpenserCai/sd-webui-deoldify ColorfulSoft Windows GUI- No GPU required! Photos/Windows only. h
iPhone XのFace IDを、Pythonとディープラーニングで再現する方法 | POSTD
iPhone Xの新しいロック解除メカニズムのリバースエンジニアリング 全Pythonコードはこちら。 新しい iPhone X で議論の的になった機能と言えば、新規ロック解除方式で、Touch IDの後継である Face ID でしょう。 ベゼルレスのスマートフォンを実現してきたAppleは、端末を簡単かつ素早くロック解除できる新たな方式を開発する必要がありました。競合他社が指紋認証を採用し続ける中、Appleは別のポジションのメーカーとしてスマートフォンのロック解除方式を刷新し、変革を起こす決断をしました。それは、単に見るだけで認証されるという機能です。進化した（そして驚くほど小さい） 深度センサ付きカメラ が前面に埋め込まれているおかげで、iPhone Xにはユーザの顔面の3Dマップを生成する能力があります。さらに、ユーザの顔写真を 赤外線カメラ でキャプチャするため、環境の光や色彩
Google Research、複数音から特定の発話者だけの声を聞こえるようにするDeep learningを用いた視聴覚音声分離モデル発表
Google Research、複数音から特定の発話者だけの声を聞こえるようにするDeep learningを用いた視聴覚音声分離モデル発表 2018-04-12 Google Researchは、Deep learningを用いて、複数の音から1人の音声だけを抜き出す視聴覚音声分離モデル「Looking to Listen at the Cocktail Party」を発表しました。 論文：Looking to Listen at the Cocktail Party: A Speaker-Independent Audio-Visual Model for Speech Separation 著者：Ariel Ephrat, Inbar Mosseri, Oran Lang, Tali Dekel, Kevin Wilson, Avinatan Hassidim, William T.
ディープラーニングの限界 | POSTD
(注：2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with Python（Pythonを使ったディープラーニング）』 （Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています（例：著書の1章から8章を読んだ人）。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング： 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。
Intelligent Automation AI for Business Processes | Nanonets
🚀 Nanonets is thrilled to announce $29 Million in Series B led by Accel.
How to easily Detect Objects with Deep Learning on Raspberry Pi
Home Artificial Intelligence How to easily Detect Objects with Deep Learning on Raspberry Pi The real world poses challenges like having limited data and having tiny hardware like Mobile Phones and Raspberry Pis which can’t run complex Deep Learning models. This post demonstrates how you can do object detection using a Raspberry Pi. Like cars on a road, oranges in a fridge, signatures in a documen
ディープラーニングによる物体検出（「Faster RNN」「Yolo」「SSD」）に関して調べて実践してみた - karaage. [からあげ]
最新の物体検出情報（2022/1/1追記） この記事も、3年近く前の記事となり、最新の情報から比べると情報が古くなってしまいました。最新の状況に関しては以下記事がとても参考になります。 以下の記事も、過去の流れなどは参考になりますし、まだ使える部分も多くあると思いますので、よろしければ参考にしてみてください。 物体検出をやってみる前に検出と認識の違い これまで、ディープラーニングを使って画像の認識を何度かやってきました（以下参照）。 画像認識の次は、物体検出に手を出して見たいなということで、ディープラーニングを使った物体検出に関して調べて試してみることにしました。 そもそも、物体検出って何で、認識と何が違うのかというと、そもそも認識という言うと結構広い意味になってしまって、画像のそのものが何かを判別するのは画像分類というのが正しそうです。つまり、私がやった上記の例は基本的には画像分類となり
![ディープラーニングによる物体検出（「Faster RNN」「Yolo」「SSD」）に関して調べて実践してみた - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4fe3de0e88179c7feb6e0d376c2f6e3d6fc1cd3a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20180321%2F20180321230444.jpg)
How you can train an AI to convert your design mockups into HTML and CSS
By Emil Wallner Within three years, deep learning will change front-end development. It will increase prototyping speed and lower the barrier for building software. The field took off last year when Tony Beltramelli introduced the pix2code paper and Airbnb launched sketch2code. _Photo by [Unsplash](https://unsplash.com/photos/y0_vFxOHayg?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCo
深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」
深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」 2018.01.08 Updated by Ryo Shimizu on January 8, 2018, 08:29 am JST あけましておめでとうございます。 先日、MIT Technology Reviewにこのような記事が掲載されていました。 深層学習の過大評価は危険、ウーバーAI研究所の前所長が指摘 この論文を発表したのはニューヨーク大学の心理学者のゲイリー・マーカス教授。心理学者ということで、我々情報工学の立場とはまた違う立場で深層学習にできることとできないことを分離しています。 筆者はこのニュースを見て最初は反発したのですが、原文を読んでみると現状のディープラーニングの課題についてよくまとまっているのではないかと思いましたので紹介します。原文はこちら ■ディープラーニングの限界 マーカス教授によると、ディープラー
AI in 2018 for developers
Hi again! In last article I tried to show my vision on what research areas are maturing and can grow big this year. Research is cool, but there must be something from AI world that became mature in 2017 and is ready now to be used in mass applications. This is what this article will be about — I would like to tell about technologies that are good enough to be used in your current work or to build
10 Alarming Predictions for Deep Learning in 2018
Photo by SpaceX on UnsplashI’ve got this ominous feeling that 2018 could be the year when everything just changes dramatically. The incredible breakthroughs we saw in 2017 for Deep Learning is going to carry over in a very powerful way in 2018. A lot of work coming from research will be migrating itself into everyday software applications. As I’ve done last year, here are my predictions for 2018.
AI and Deep Learning in 2017 – A Year in Review
The year is coming to an end. I did not write nearly as much as I had planned to. But I’m hoping to change that next year, with more tutorials around Reinforcement Learning, Evolution, and Bayesian Methods coming to WildML! And what better way to start than with a summary of all the amazing things that happened in 2017? Looking back through my Twitter history and the WildML newsletter, the followi
最先端と泥臭い実務の現場とのはざまで、生きる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo by Pixabay) これはただの年末ポエムです。何ひとつとして高度に技術的な話もなければ、ためになる話もありませんので予めご了承ください。 時が流れるのは早いもので、僕がインダストリーにおけるデータ分析の仕事を手がけるようになってから5年目の今年もほどなく終わろうとしています。上記の記事ではその間にあった様々な出来事を振り返りましたが、今回は現在の仕事のやり方について最近感じていることを徒然なるままに書き散らしてみようかと思います。 想像を超えて遥かに進んでいく「最先端」 今の業界*1で最先端と言えば一般にはDeep Learningとか〇〇Netのことを指すことが多いですし、以前「今の状況は『俺が考えた最強のネットワーク選手権』だ」と言った通りの有様だと個人的には認識しています*2。 その意味では今年も最先端の研究開発の進化のスピードはとどまることを知らないという印象で
ObamaNet: Photo-realistic lip-sync from text
ObamaNet: Photo-realistic lip-sync from text Rithesh Kumar, Jose Sotelo, Kundan Kumar, Alexandre de Brebisson, Yoshua Bengio Paper Abstract We present ObamaNet, the first architecture that generates both audio and synchronized photo-realistic lip-sync videos from any new text. Contrary to other published lip-sync approaches, ours is only composed of fully trainable neural modules and does not rely
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GitHub - lucidrains/deep-daze: Simple command line tool for text to image generation using OpenAI's CLIP and Siren (Implicit neural representation network). Technique was originally created by https://twitter.com/advadnoun
Deep Learning Containers documentation | Google Cloud
GitHub - microsoft/tensorwatch: Debugging, monitoring and visualization for Python Machine Learning and Data Science
Lobe
