ニューラルネットワーク使ったAIなんかめっちゃ簡単だから。俺天才ｗｗみたいなフリすんのやめろ - bonotakeの日記
スイマセン。クソ煽りタイトルですが、下記の記事のタイトル意訳しただけです。草生やして更にクソさを増してはいます。 Neural network AI is simple. So… Stop pretending you are a genius 個人的にはぜひ本文読んでこの記事のクソ煽りっぷりを満喫してほしいのですが、英語読むのもメンドクセという方に、何が書いてあるかをさらっとだけ説明すると。 要はニューラルネットワークって、↓のPythonで11行のコード分の処理やってるだけじゃね？ こんなの使いまわした程度で「うはｗｗｗ俺天才ｗｗｗ」みたいな顔すんのやめろ、ってことのようです。 まぁハッキリ言って、クソ記事ｗｗｗ煽り乙ｗｗｗなんですけど。 でもぶっちゃけ、真実なんですよ。ある面においては。 僕も今の会社に入るまでディープラーニングに関する知識ほぼゼロだったけど、今は少なくとも、自分の業
量子ニューラルネットワークをクラウドで体験／～量子を用いた新しい計算機が使えます～ - 国立情報学研究所 / National Institute of Informatics
ポイント 光の量子力学的な特性を用いて最適化問題の解を高速に得る「量子ニューラルネットワーク(QNN)」を装置化し、長時間安定動作を実現 QNN計算装置をインターネット経由でユーザーが使用できる「QNNクラウドシステム」を構築 QNNを用いた大規模最適化問題の高速計算を一般ユーザーへ公開 内閣府 総合科学技術・イノベーション会議が主導する革新的研究開発推進プログラム（ImPACT）の山本喜久プログラム・マネージャーの研究開発プログラムの一環として、日本電信電話株式会社（東京都千代田区、代表取締役社長 鵜浦博夫 以下、NTT） NTT物性科学基礎研究所 量子光制御研究グループの武居弘樹 上席特別研究員、本庄利守 主任研究員らのグループ、情報・システム研究機構 国立情報学研究所（東京都千代田区、所長 喜連川優 以下、NII）情報学プリンシプル研究系の河原林健一 教授、加古敏 特任准教授らのグル
ディープラーニングブログ
OpenAIはGPT-3の次の研究を始めています． 世間がGPT-3のデモに湧き上がる中，OpenAIはScaling Lawに関する2本の論文をひっそりと公開しました． Scaling Lawを一言で説明するなら「Transformerの性能はたった3つの変数のべき乗則に支配されている」というものです． Scaling Lawはそれ単体だけなら興味深い話で終わるかもしれません．実際に英語圏でもあまり話題にあがっていません．しかし，この法則の本当の凄さに気づいている研究者もいて，なぜ話題にならないのか困惑しています． I am curious why people are not talking more about the OpenAI scaling law papers. For me, they seem very significant. What I heard so far:
人工知能 - Wikipedia
人工知能（じんこうちのう、英: artificial intelligence）、AI（エーアイ）とは、「『計算（computation）』という概念と『コンピュータ（computer）』という道具を用いて『知能』を研究する計算機科学（computer science）の一分野」を指す語[1]。「言語の理解や推論、問題解決などの知的行動を人間に代わってコンピュータに行わせる技術」[2]、または、「計算機（コンピュータ）による知的な情報処理システムの設計や実現に関する研究分野」ともされる[3]。大学でAI教育研究は、情報工学科[4][5][6]や情報理工学科コンピュータ科学専攻などの組織で行われている[4][7]（工学〔エンジニアリング〕とは、数学・化学・物理学などの基礎科学を工業生産に応用する学問[8][注釈 1]）。 『日本大百科全書(ニッポニカ)』の解説で、情報工学者・通信工学者の佐藤
畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
ニューラルネットワークで絵柄を真似して描いた画像が凄いレベルに:ハムスター速報
TOP > 話題 > ニューラルネットワークで絵柄を真似して描いた画像が凄いレベルに Tweet カテゴリ話題 0 ：ハムスター速報 2016年3月14日 21:00 ID：hamusoku 1 2 ニューラルネットワーク ニューラルネットワーク(神経回路網、英: neural network, NN)は、脳機能に見られるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した数学モデルである。研究の源流は生体の脳のモデル化であるが、神経科学の知見の改定などにより次第に脳モデルとは乖離が著しくなり、生物学や神経科学との区別のため、人工ニューラルネットワーク(人工神経回路網、英: artificial neural network, ANN)とも呼ばれる。 ロシアのOstagramというサービス http://www.ostagram.ru/ なのだが、現在トラフィックが集中
リバストのブログ Deep Learningの概要
これからDeep Learningの開発環境を導入していきますが、その前にDeep Learningについて簡単に説明します。Deep Learningは、日本語では深層学習と呼ばれている機械学習の研究分野の一つで、データを高次に抽象化するための多階層なモデルを学習する技術の総称です。 機械学習の枠組みには、大きく分けて教師あり学習、教師なし学習、半教師あり学習および強化学習があります。 （引用元強くなるロボティック・ゲームプレイヤーの作り方 実践で学ぶ教科学習） これらの機械学習の方法は、入力（質問）として数値ベクトルを前提にしています。そのため、機械学習の枠組みを、画像認識などに応用するためには、それぞれの応用に合わせてデータをベクトルに変換する必要があります。このデータからベクトルへの変換のことを特徴抽出と呼びます。この特徴抽出は、それぞれの応用に関する専門的な知識が必要なため、画像
20万円台の投資で深層学習(ディープラーニング)を手軽に始めるためのパーソナル・ディープラーニング・コンピュータ
20万円台の投資で深層学習(ディープラーニング)を手軽に始めるためのパーソナル・ディープラーニング・コンピュータ The Personal Deep learning Computer 2015.11.18 Updated by Ryo Shimizu on November 18, 2015, 09:23 am JST 毎日のように深層学習(ディープラーニング)の新技術が発表された今年の6月頃に比べると最近はだいぶ落ち着いてきたと思ったら、GoogleからTensorFlow、MicrosoftからはDistributed Machine Learning Tookit（DMLT）というやや煮え切らない名前のツールが相次いでリリースされました。さらにMicrosoftは、写真から人物の感情を分析するツール「Project Oxford Emotion Recognition」の提供も開始
TensorFlow Tutorial でニューラルネットワークを使う[Python] - よーぐるとのブログ
Googleが発表した人工知能ライブラリTensorFlowを動かしてみました。 チュートリアルを追いながら、ニューラルネットワークの勉強(復習)をしたので理解は深まりましたが、誤りや間違いもあると思います。見つけた場合はご指摘ください。 Download & Install MacOSでのダウンロードは次のようになります。Ubuntu/LinuxだとGPU使うバージョンもダウンロードできる模様 ダウンロードページ # Only CPU-version is available at the moment. $ pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl 動作確認 $ python >>> import tensorflow as tf >>> hel
![TensorFlow Tutorial でニューラルネットワークを使う[Python] - よーぐるとのブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/db307aee397ff10bb8284a594f67d8fe1c01d118/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fy%2Fyoghurt1131%2F20151112%2F20151112021353.jpg)
ニューラルネットワーク - Wikipedia
（人工知能の分野で）ニューラルネットワーク（英: neural network; NN、神経網）は、生物の学習メカニズムを模倣した機械学習手法として広く知られているものであり[1]、「ニューロン」と呼ばれる計算ユニットをもち、生物の神経系のメカニズムを模倣しているものである[1]。人間の脳の神経網を模した数理モデル[2]。模倣対象となった生物のニューラルネットワーク（神経網）とはっきり区別する場合は、人工ニューラルネットワーク (英: artificial neural network) と呼ばれる。 以下では説明の都合上[注釈 1]、人工的なニューラルネットワークのほうは「人工ニューラルネットワーク」あるいは単に「ニューラルネットワーク」と呼び、生物のそれは「生物のニューラルネットワーク」あるいは「生物の神経網」、ヒトの頭脳のそれは「ヒトのニューラルネットワーク」あるいは「ヒトの神経網」
IBMが人間の脳と同じ構造を持つプロセッサーの開発に成功
By Keoni Cabral 人間の脳をコンピューターに例えることがありますが、実際の仕組みはお互いに全く異なるためにその実情は｢似て非なるもの」です。IBMが新たに開発に成功したチップは、人間の脳が持つニューラルネットワークを再現するという既存のコンピューター技術とは一線を画すものとなっており、高い処理能力と高エネルギー効率が実現されています。 Why IBM’s New Brainlike Chip May Be “Historic” | MIT Technology Review http://www.technologyreview.com/news/529691/ibm-chip-processes-data-similar-to-the-way-your-brain-does/ IBM researchers make a chip full of artificial ne
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ディープラーニング－畳み込みニューラルネットワークとPythonによる特徴抽出 | POSTD