GitHub - suragnair/alpha-zero-general: A clean implementation based on AlphaZero for any game in any framework + tutorial + Othello/Gobang/TicTacToe/Connect4 and moreYou 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
Classification datasets results
What is the class of this image ? Discover the current state of the art in objects classification.
画像からHTMLを生成する深層学習とは？AIがwebサイト自動コーディング。 | Ledge.ai
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超シンプルにTensorFlowでDQN (Deep Q Network) を実装してみる 〜導入編〜 | ALGO GEEKS
みなさん、DQNしてますか？ DQNについては、下記の記事によくまとめられており、実装してみようとした方も多いのではないでしょうか。 DQNの生い立ち ＋ Deep Q-NetworkをChainerで書いた ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 しかし、いざ自力で動作させてみようとすると、こんな問題にぶち当たると思います。 「学習時間なげえ。。。」 DQNに限らず、ディープラーニングのモデルを学習させようとすると、平気で数日以上かかります。 そして、学習させたモデルが期待通りの動作をしなかったとしたら、もう投げ出したくなってしまいます。 (よくある話です) なので、筆者が新しいモデルを一から実装する際には、なるべく単純なモデル、データから始めるようにしています。 ここでは、超シンプルなDQNを実装し、動作させてみることにします。 早速いってみましょう。CPUで3分もあれば学習が終わります！
DL4US | Deep Learning for All of Us
7/13、抽選を通過された方には、メールにてオンラインテストのご案内をお送りしました。 迷惑メールフォルダに入っている場合もありますので、ご確認をお願いします。 当初7/12〜15にオンラインテストを実施する予定でしたが、想定以上のお申し込みがあったため、スケジュールが遅れております。 今回は、まず最初に抽選を行い、当選された方にのみオンラインテストを受けていただく運営とさせていただきます。 抽選の結果の発表は、オンラインテストのご案内メール（7/13送信予定）をもってかえさせていただきます。 オンラインテストは7/14〜16を予定しております。 DL4USは，高度なDeep Learning技術者を育成することを目的とした，アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラムです．3年間で1,000人のDeep Learning技術者を育成し，人工知能分野における日本の競争力を向上すること
AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
deeplearn.js でブラウザから機械学習の力を活用
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
【ディープラーニング】10時間でChainerの基本を身につける - あれもPython,これもPython
ディープラーニングは色々な知識が必要です。 「チュートリアル動かしました」で止まったままの人も多いでしょう。 そこで、自分がchainerを理解しながら動かした時の方法を書きます。 大前提 とは言ったものの、誰でも入門は無理なので。 以下が最低限の前提です。 数学:微分積分、行列、確率とか聞いても「ああ、あれね・・・」くらいには思う IT:Pythonがそれなりに分かる。numpyはそこそこ分かる。 機械学習:説明変数とか、目的変数とか分類とかが何となく分かる やる気:引っかかった時に、調べる気力がある ゴール chainerを自分で色々試せるレベルになる。 あくまで試せるレベルになるだけです。 それでも千里の道も一歩からです。 一緒に頑張りましょう。 ちなみになぜchainerか、というと、 入門者が触るには、バランスは良さそうに見えたからです。 最初の最初 ディープラーニングは歴史から
SCIENCE CHANNEL（サイエンスチャンネル）
SCIENCE CHANNELは、Science Portal・Science Window と統合し、 新たな科学情報サイトとして生まれ変わりました。
DeepLearningを使った実装を纏めてみた - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は全然です。 Deep Learning 一言で言うとただの深層学習ですが、 作り手や用途によって構造が全然違います。 今回は逆引き辞典よろしく、Deep Learningの実装のリンク集を作ってみました。 今回はライブラリは問わず、掲載します。 Caffe、Theano（Lasagne）、Torch7、Chainerなんでもござれです。 後日、追記するかも・・・ Neural Network（Full Connected） Auto Encoder Auto Encoder Denoising AutoEncoder Convolutional AutoEncoder Convolutional Neural Network Convolutional Neural Network R-CNN Fast-RCNN Faster-RCNN Recurren
JavaScript で実装してみる Deep Learning
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog はじめに はじめまして、安藤義裕と申します。ヤフー株式会社データ＆サイエンスソリューション統括本部ソリューション本部でプログラマーをしております。趣味はカミさんの手料理です。 機械学習で用いられるアルゴリズムの一つにニューラルネットワークがあります。ニューラルネットワークは脳細胞の働きにヒントを得て考えられたものです。今回扱う多層ニューラルネットワークはニューラルネットワークの中間層と呼ばれる部分を多層化したものです。近年話題に上ることの多い Deep Learning ではこの多層ニューラルネットワークが利用されています。 多層ニューラルネットワークは用途に応じて異なるネットワークが利用されます。画像処理では畳込みニューラルネッ
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
Deep LearningとConvolutional Neural Network - Stimulator
- はじめに - 前回機械学習ライブラリであるCaffeの導入記事を書いた。今回はその中に入ってるDeep Learningの一種、Convolutional Neural Network(CNN:畳み込みニューラルネットワーク)の紹介。 CNNは今話題の多層ニューラルネット、Deep Learningの一種であり、画像認識等の分野に大きな成果をもたらしています。 まあCNNすごい。本当、画像認識系だと一強といった感じ。 実装経験もあるのでよしなに書いてみようという記事。 追記：2018-10-24 この記事は2014年終盤、Deep Learningに関連するネット記事も数個しかなく、各論文でもCNNに関する理解が分かれていたような時期に、大学生であった筆者が書いた記事です。概念の理解の助けになるよう残していますが、正しくない箇所も後々多く出てくるかと思います。考慮の上、お読み頂ければと
Restricted Boltzmann Machineの学習手法についての簡単なまとめ
近年の機械学習ではDeep Learningと呼ばれる分野が一世を風靡しています．コンピュータビジョンや自然言語処理，音声認識などの分野では何らかの問題を解こうとした際に，まず対象の入力データからSIFTやケプストラムといった何らかのアルゴリズムを用いて特徴ベクトルを抽出し，ごりごりと判別していくといった流れが一般的です．しかし，その特徴ベクトルを生成するという生のデータから本質となる部分を抽出するアルゴリズム自体は研究者が一生懸命考えながら作るのが普通でした． Deep Learningの分野で最も有名な手法の一つであるDeep Belief Nets(DBN) [Hinton06]は，研究者がアルゴリズムを作るのではなく，それ自体も機械学習にやらせましょうという動機で生まれたアルゴリズムです．DBNではまるで一昔前にやたら流行ったニューラルネットワークのように各ノードを層状に配置し，そ
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GitHub - ymgaq/Pyaq: PyaqはPythonのみで実装された囲碁プログラムです。深層学習を学ぶための教育目的のコードです。
https://danushka.net/papers/DeepNLP.pdf
GitHub - aigamedev/scikit-neuralnetwork: Deep neural networks without the learning cliff! Classifiers and regressors compatible with scikit-learn.
サルでも分かるwaifu2xのアルゴリズム
https://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/DLbook/
長文日記
