移動シェアアプリ「CREW」を運営するAzitが、Eight Roads Ventures Japan、グローバル・ブレインなどを引受先とする総額約10億円の資金調達を実施したと9月3日、発表した。 CREWは、乗りたい人と乗せる人とをマッチングするサービスだ。乗った人は実費(ガソリン代や高速道路代など)とシステム利用料を支払うほか、任意に金額を決めて謝礼として支払う。謝礼は義務ではない。 一見、Uberや滴滴出行(ディディチューシン)といったライドシェアのようだが、サービスの「対価」として報酬を支払う仕組みではない点が異なる。 「道路運送法上では、ドライバーに対する金銭の授受がガソリン代と道路通行料、好意に対する任意の謝礼にとどまる場合は許可や登録を要さない」(国土交通省担当者)という。 創業者の吉兼周優氏は1993年生まれの25歳。 慶應義塾大学理工学部在学中の2013年に会社を
AI Knowledge Map: How To Classify AI Technologies What follows is then an effort to draw an architecture to access knowledge on AI and follow emergent dynamics, a gateway of pre-existing knowledge on the topic that will allow you to scout around for additional information and eventually create new knowledge on AI. By Francesco Corea, Decision Scientist and Data Strategist on August 31, 2018 in AI,
1946年 兵庫県生まれ 1969年 大阪大学基礎工学部卒業 1976年 工学博士(大阪大学)取得 1988年 大阪大学基礎工学部教授 1996年 同大学医学部教授 2002年 同大学大学院生命機能研究科教授 同大学院医学研究科教授(兼任) 戦後生まれで高度成長期に育った僕らが小さい時に抱いていた夢は、いわゆるいい大学を出て、大きな会社に入りエンジニアになること。欧米のような豊かな生活を夢見ながら、科学技術で産業を興して、なんとか貧乏から抜け出そうと必死な時代でした。実は僕はエンジニアに憧れをながら、一日中ボールをおいかける野球少年でもありました。中学3年生になって、体格に限界を感じて野球はすっぱりやめましたが、他に熱中できることもなく、勉強もあまり頑張らずに漫然と過ごす毎日になってしまいました。生きものが好きというような得意なところもなく、目立つタイプではありませんでした。大学進学の際、
概要 PyTorchでRNNを使った実装しようとするとき、torch.nn.RNNとtorch.nn.RNNCellというものがあることに気がつきました。 それぞれの違いを明らかにして、注意点を整理しておきたいのです。 リカレント層の実装方法 PyTorchチュートリアルの、名前分類をこなしていて、RNNの実装方法について調べようと思ったのがことの発端。チュートリアルでは、RNNモジュールをイチからで実装しているが、実務上イチからRNNを実装することはほぼ無いと思われるので、調べてみたら、torch.nn.RNNとtorch.nn.RNNCellを見つけました。また、代表的なリカレント系レイヤーであるLSTMとGRUについても、torch.nn.LSTM、torch.nn.GRU以外に、torch.nn.LSTMCellとtorch.nn.GRUCellがあることがわかりました。 そんなわ
Long Short-Term Memory Networks With Python(2018/8/20)のつづき。 今回は、Damped Sine Wave Prediction Problemという時系列予測のタスクを対象にKerasとPyTorchでStacked LSTMの実装方法を比較してみます。 減衰するサイン波を系列データとみなして、先の系列を予測するタスクです。例えば、下のような減衰サイン波に対して、時刻0から80までの系列を入力したときに、系列80から100の値を予測します。サイン波の周期や減衰率はランダムで与えます。 系列を入力して、系列を出力するseq2seq(Many-to-many)のタスクのようですが、出力を系列ではなくて特徴量とみなすことでMany-to-oneのタスクとみなすことができます。 1次元特徴量の長さ3の系列を入力して、1次元特徴量の長さ2の系列
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