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JavaScriptでもディープラーニングってやつでなんとかして / Kyoto.js 15
Vivliostyle CLIで広がるCSS組版のエコシステム / Vivliostyle user & developer meetup 2020 autumn
ニューラルネットの逆襲から５年後 | Preferred Research
私が2012年にニューラルネットの逆襲（当時のコメント）というのをブログに書いてからちょうど5年が経ちました。当時はまだDeep Learningという言葉が広まっておらず、AIという言葉を使うのが憚られるような時代でした。私達が、Preferred Networks（PFN）を立ち上げIoT、AIにフォーカスするのはそれから1年半後のことです。 この5年を振り返る良いタイミングだと思うので考えてみたいと思います。 1. Deep Learning Tsunami 多くの分野がこの5年間でDeep Learningの大きな影響を受け、分野特化の手法がDeep Learningベースの手法に置き換わることになりました。NLP（自然言語処理）の重鎮であるChris Manning教授もNLPで起きた現象を「Deep Learning Tsunami」[link] とよびその衝撃の大きさを表して
GitHub - deeplearning4j/deeplearning4j: Suite of tools for deploying and training deep learning models using the JVM. Highlights include model import for keras, tensorflow, and onnx/pytorch, a modular and tiny c++ library for running math code and a java
The Eclipse Deeplearning4J (DL4J) ecosystem is a set of projects intended to support all the needs of a JVM based deep learning application. This means starting with the raw data, loading and preprocessing it from wherever and whatever format it is in to building and tuning a wide variety of simple and complex deep learning networks. Because Deeplearning4J runs on the JVM you can use it with a wid
またもやTensorFlowが強化！！深層学習ライブラリ「sonnet」の登場【使ってみた記事紹介を追加】 - HELLO CYBERNETICS
新たなライブラリsonnet sonnetとは DeepMind社製であること TensorFlowと共に使える TensorFlow TensorFlowの役割 TensorFlowの追加ライブラリ Keras TensorFlow-Fold edward sonnet sonnet使ってみた記事まとめ 多分日本語最速で出た使ってみた記事 インストールから丁寧に コードに対するコメントが豊富で参考になる記事 新たなライブラリsonnet sonnetとは DeepMind社が社内で利用していた深層学習ライブラリです。 昨日これがオープンソース化されました。 DeepMind社製であること DeepMindは現在Google傘下の人工知能開発企業です。 圧倒的な専門家集団の集まりであり、深層学習の研究にGoogleが乗り切る際に、DeepMind社は買収されました。その後、資金力と研究力を
歩行時のスマホの持ち運び方を深層学習で検知する技術。研究段階だけどおもしろい - NaeNote
2016 - 10 - 15 歩行時のスマホの持ち運び方を深層学習で検知する技術。研究段階だけどおもしろい テクノロジー テクノロジー-トレンド このくらいシェアされています ... ... ... G+ ... ... こんにちは、NAEです。 スマホ、便利ですよね。 パソコンと遜色のない機能や性能、タッチスクリーンによる直感的な操作など、ガラケー時代にはなかった全く新しい体験をもたらしてくれています。 もうひとつ、スマホにしかないもの。それが センサー です。GPSやジャイロセンサーを使うことで、スマホの位置や角度、加速度などを計測できます。 そんな スマホのセンサーを使ったおもしろい研究論文 を見つけたので、ご紹介するとともにその可能性を考えてみたいと思います。 あ、論文と言ってもテーマ自体はなじみ深いものなので、ぜひ最後までおつきあいくださいませ。 今回はそんなお話。 センサーデー
ディープラーニングで簡単に自動テストスクリプトが作れる「Magic Pod」 | 品質向上ブログ
今日は、今話題のAI(人工知能)技術「ディープラーニング」を使い、誰でも簡単にモバイルアプリの画面自動テストスクリプトが作成できるWebサービスのお話です。 ※2017年7月24日よりオープンβ版を提供開始しました！ AppiumやSeleniumのような画面を自動操作するテストツールはとても便利ですが、一方で、こうしたツールを利用していないプロジェクトもたくさんあります。何がツールの導入を妨げているのでしょう? 筆者は、次の2つがとりわけ大きな問題だと考えています。 システムの内部情報をある程度理解しないと、テストスクリプトを書くこと・読むこと・編集することが難しく、それなりのスキルが必要。 テストスクリプトの作成に時間がかかりすぎる。特に、読みやすく変更に強いスクリプトを作成しようとすると、かなりの手間がかかる。 これらの問題を、ディープラーニングによる画像認識を使って解決しようとして
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GitHub - BrainJS/brain.js: 🤖 GPU accelerated Neural networks in JavaScript for Browsers and Node.js
GitHub - reiinakano/fast-style-transfer-deeplearnjs: Demo of in-browser Fast Neural Style Transfer with deeplearn.js library
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