ディープラーニングのサマースクールで学んだ26のこと | POSTD
(訳注：2015/11/4、いただいた翻訳フィードバックを元に記事を修正いたしました。) 8月の初めに、モントリオールでディープラーニングのサマースクールに参加することができました。サマースクールは10日間にわたるもので、著名なニューラルネットワークの研究者の講演で構成されていました。この10日間で、私は1件のブログ投稿にはまとめきれないほど多くの事を学びました。ここで私は、60時間で得られたニューラルネットワークの知識をそのままお伝えしようと試みるのではなく、1パラグラフに要約できるようなちょっとした面白い情報のリストを作ることにしました。 これを書いている現在、 サマースクールのウェブサイト は現存しており、全てのプレゼンテーションのスライドが載せられています。全ての情報とイラストはこれらのスライドから利用しており、権利はそれぞれのオリジナルの著者に帰属するものです。またサマースクール
生成モデルの Deep Learning
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
論文紹介: Fast R-CNN&Faster R-CNN
第二回 Deep Learning Acceleration 勉強会（DLAccel #2） での発表資料 https://idein.connpass.com/event/139074/ 高速化技術を下記の6観点で紹介 - 畳み込みの分解 (Factorization) - 枝刈り (Pruning) - アーキテクチャ探索 (Neural Architecture Search; NAS) - 早期終了、動的計算グラフ�(Early Termination, Dynamic Computation Graph) - 蒸留 (Distillation) - 量子化 (Quantization)
20140131 R-CNN
第27回 CV勉強会＠関東 「コンピュータビジョンでこんなもの作ってみたLT大会」 発表資料 Deep Learningで物体検出Read less
Keras Documentation
Keras is now available for JAX, TensorFlow, and PyTorch! Read the Keras 3.0 release announcement "Keras is one of the key building blocks in YouTube Discovery's new modeling infrastructure. It brings a clear, consistent API and a common way of expressing modeling ideas to 8 teams across the major surfaces of YouTube recommendations." Maciej Kula Staff Software Engineer - Google "Keras has tremendo
Deep Learningによる画像認識革命 ー歴史・最新理論から実践応用までー
2020/6/11 画像センシングシンポジウム オーガナイズドセッション2 「限られたデータからの深層学習」 https://confit.atlas.jp/guide/event/ssii2020/static/organized#OS2 での招待講演資料です。 コンピュータビジョン分野を中心とした転移学習についての講演です。 パブリックなデータセットも増えていて、物体検出や領域分割などの研究も盛んですが、実際に社会実装しようとするときのデータは学習データと異なる性質（異なるドメイン）のデータである場合も非常に多いです。 本講演では、そのような場合に有効なドメイン適応の原理となるアプローチ2つと応用としての物体検出と領域分割の事例を紹介しています。
「知識」のDeep Learning
1. The document discusses knowledge representation and deep learning techniques for knowledge graphs, including embedding models like TransE, TransH, and neural network models. 2. It provides an overview of methods for tasks like link prediction, question answering, and language modeling using recurrent neural networks and memory networks. 3. The document references several papers on knowledge gra
ドワンゴ 人工知能研究所 DWANGO ARTIFICIAL INTELLIGENCE LABORATORY
News 2019/03/31 【お知らせ】ドワンゴ人工知能研究所を閉所しました 2018/11/16 【出版】山川所長が著者として参加した本「AI時代の憲法論 人工知能に人権はあるか」が発売されました。 2018/10/07 【出演】山川所長が放送大学クロス討論「人工知能（AI）の未来は？」に出演しました。 2018/09/21 【出版】山川所長が著者として参加した本「宗教と生命 激動する世界と宗教」が発売されました。 2018/08/19 【採録】山川所長が共著の佐藤聖也さんの論文「Accelerated Equivalence Structure Extraction via Pairwise Incremental Search」がKDD2018にて採録されました。 2018/02/04 【出演】山川所長がNHK日曜討論「活用広がるAI 社会はどう変わるのか」に出演しました。 20
深層学習(Deep Learning)とベイズ的最適化(Bayesian Optimization)による医用画像読影支援の試み
深層学習(Deep Learning)とベイズ的最適化(Bayesian Optimization)による医用画像読影支援の試み
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Deep Learning Tutorial ICML, Atlanta, 2013-06-16