地下鉄は「顔パス」で 大阪メトロ全駅、万博までに：朝日新聞デジタル
改札口は「顔パス」でどうぞ。大阪メトロは、顔写真を登録しておけば、１３３あるすべての駅で、ＩＣカードを使わず顔認証で改札を通過できるしくみを導入する。大阪・関西万博前の２０２５年３月末までの整備を目指す。 改札口にカメラを設置し、通過しようとする人の顔と登録されている写真を照合。一致すれば、通過できるしくみだ。まず１９年度から全駅で、利用者がＱＲコードを携帯電話などを使って読み込み改札を通過する実証実験を始める。ＩＣカード無しでの通過に問題がないかを調べる狙いだ。 同社が１９日発表した２５年度までの中期経営計画に盛り込んだ。駅ナカや地下街の商業施設でも、顔認証技術を使ってキャッシュレスで買い物できるしくみを入れる計画もある。 また、転落防止のための安全柵「ホームドア」の全駅への設置を、２５年度末までに完了することも盛り込んだ。今後、５６０億円を投じるという。 大阪メトロの河井英明社長は「万
Windowsの令和対応パッチ配信が始まらず、10連休に間に合わない懸念も
日本マイクロソフトによる新元号「令和」に対応するためのWindowsの更新プログラム（パッチ）の配信時期が不透明になっている。2019年4月22日午後の時点で、まだ配信が始まっていない。 同社は「現在、米国の技術チームが準備を進めているところで、まだ配信時期は確定していない。22日中の配信開始はない。10連休に入る前の26日までの配信開始を目指している」（広報）が、間に合わない可能性もある。「全製品で同時期に配信せずに、Windows 10/8.1/7などの製品によって配信開始時期を変えることになるかもしれない」（同）と説明する。 今後配信する予定のパッチは、Windowsの時刻制御をつかさどる「日付と時刻」を修正して令和に対応する。平成の次が令和だという内部ロジックを実装して、2019年の1月から4月までが平成31年で、5月以降が令和元年と認識させる。かな漢字変換機能も修正して、令和を変
TensorflowでCNNを作る際に使いそうな関数を列挙してみた - Qiita
はじめに Googleが作成したDeepLearningフレームワークのTensorflow いろいろ記事が上がっていて非常に面白いですが、実際にNNを組む際に使用する関数はどれ？というのを備忘としてまとめてみました なお筆者はDeeplearningを大学で学んだわけではなく自己学習しただけなので、間違いも多々あるかと思いますが、後学のため指摘いただけると幸いです 畳込み層で使用 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 畳込みを行う関数 他にはdepthwise_conv2d, separable_conv2dが存在する 第1引数: input インプットデータを、4次元([batch, in_height, in_width, in_channels])のテンソルを渡
オートエンコーダ：抽象的な特徴を自己学習するディープラーニングの人気者
オートエンコーダ（自己符号化器）とは何か オートエンコーダ(AutoEncoder) ニューラルネットワークの歴史 誤差逆伝播での勾配消失を防ぐ オートエンコーダは大成功だったか 生成モデルとオートエンコーダ Variational Autoencoder まとめ ディープラーニングが盛んに研究され、実用化されはじめている。Googleの猫認識やAlphaGoがプロの囲碁棋士イ・セドル氏を打ち負かしたことは大きな話題を呼んだ。GoogleのプロダクトでもレコメンドやGoogle Photoの画像認識など、その役割は凄まじいものがある。 ディープラーニングの幕開けは2006年にHinton氏がDeep AutoEncoderやDeep Belief Networkを提案してからだと言われている。 また、ディープラーニングの紹介のされ方でよくあるのが ディープラーニングを使うことで、コンピュー
簡単なCNNによるディープラーニングライブラリ速度比較 - Qiita
はじめに おはようございます．みなさんディープラーニングはお好きですか．最近いくつかのライブラリで同じようなCNNを書いて動かして見たので，触った感触と簡単な速度比較結果を記事にしようかと思います．内容的には100番煎じくらいなわけですが興味があればご覧ください．ついでに「おまえは（任意の深層学習ライブラリ名）を何もわかっていない！」とか「こっちの書き方のが早いやろがい！」とかあれば遠慮なくご指摘ください．コードはこちら ・やること：ライブラリごとのCNN構築・学習 ・比較ライブラリ：TensorFlow，Keras，Sonnet，PyTorch，Chainer ・比較指標：画像データのforward&backwardにかかる時間 Requirements ・python 3.5 ・tensorflow 1.1.0 ・keras 2.0.6 ・dm-sonnet 1.13 ・torch 0
slimとkerasの計算グラフ - Hello Wor.log
CPPXのXです。 tensorflowをぬるぬる書くためのライブラリであるslimとkerasをちょこっと比較しようかなと思います。 tensorboardを使いつつ、どのようなグラフが出来上がるのかを見たいと思います。 どっち使っても簡単に記述出来るし、どっちがいいの！？みたいなことです。 今回は、使用頻度が高い畳み込み層、プーリング層、全結合層を見ていこうかと思います。 slim, kerasのついでに生TF, tf.contrib.layersも見てみます。 では目次です。 環境 使うモデル 生TF keras slim tf.contrib.layers slimとkerasの共存 おわり 環境 python 3.5.3 tensorflow 1.9.0 imports import tensorflow as tf import numpy as np 使うモデル input:
TensorFlow.jsでMNIST学習済モデルを読み込みブラウザで手書き文字認識をする - Qiita
先日行われたTensorFlow Dev Summit 2018の「Machine Learning in JavaScript」で、Webブラウザ上で実行可能な機械学習ライブラリとしてTensorFlow.jsが公開されました。 そこで、素振りがてらにこんなものを作ってみました。 これは、手書き数字識別のトレーニング済モデルをTensorFlow.jsで読み込むことで、Webブラウザ上で書いた数字が0~9のどれかを予測しています。 主なフロー TensorFlow or Kerasで学習済みモデルを作成 tensorflowjs_converterでTensorFlow.jsで読み込める形に変換 TensorFlow.jsで変換済モデルを読み込んで推論を実行 今回はKerasを使用した方法を紹介していますが、TensorFlowの場合も同様なフローになります。 具体的には、1で出力するフ
OPTIMIZER 入門 ~線形回帰からAdamからEveまで - Qiita
この記事について 機械学習で使われている optimizer について紹介するよ。 Introduction まずは、みなさんも大好きな線形回帰を例に話をはじめましょう。普段は、何気なく機械学習のパッケージにデータを突っ込んで終わりということがほとんどではないでしょうか。パッケージの中で optimizer が蠢いていることも、ほぼ意識することはないかもしれません。しかし、彼らはそこにいるのです。 少し理論 さて、やや唐突ではありますが、目的変数を $y$、 説明変数を $X$、回帰係数を $w$ としましょう。線形回帰では、目的変数を説明変数の線形結合で近似したいと考えます。すなわち、 がなるべく"いい感じに"成り立つように係数 $w$ を決定することを目指します。ここで、$y$ と $w$ は縦ベクトル、$X$ は行列として扱っています。データのサンプル数を $N$ 、説明変数の数を
｢ふるさと納税バブル｣で一番儲けたのは誰か
先日、大阪府泉佐野市のふるさと納税制度による2018年度の寄付額がなんと約497億円に達する見通しと報道されました。2017年度に全国でトップだったときの135億円に比べて約3.7倍となる、大きな金額です。同市の一般会計予算は約517億円ですから、実に一般会計予算に匹敵する寄付金を集めたことになります。 ふるさと納税はワンストップ納税、控除条件の拡大などによって一気に拡大し、2018年度には4000億円を超えたと推定されています。総務省は泉佐野市の取り組みを好ましくない事例として位置づけ、異例の指導に入り、すでに「特別交付税減額」という措置を3月に行いました。同市への交付税額は昨年度比1億9500万円減の6200万円となっていますが、別途約497億円を集めたわけですから、痛くもかゆくもないでしょう。 今年はふるさと納税の「逆噴射」が地方を襲う ふるさと納税という仕組みは、当初から「納税者」
なんと26人当選...「NHKから国民を守る党」拡大遂げる おひざ元・渋谷区にも議員誕生
2019年4月21日から22日にかけて開票された統一地方選の後半戦で、シングルイシュー（単一論点）を掲げる政党が異例の勢力拡大を遂げた。13年に設立の政治団体「NHKから国民を守る党」がそれで、「NHKにお金(受信料)を払わない方を全力で応援・サポートする政党(政治団体)」を掲げている。 首都圏や関西のベッドタウンを中心に47人が立候補し、26人が当選。その中には、NHKの「おひざ元」ともいえる渋谷区議選で当選した人もいる。13人いる現職議員と合わせると、勢力は39人に拡大。7月の参院選で国政進出を目指す。 反NHK以外の論点は「羽田空港・新ルート反対です」だけ 「NHKから国民を守る党」は、元NHK職員の立花孝志氏（51）が13年に立ち上げ、代表に就任。NHKの集金活動に悩む人に対して「NHK撃退シール」を配るなどの活動を展開している。立花氏は15年に千葉県船橋市議に当選し、市議を任期途
【TensorFlow】公式チュートリアル記事まとめ | 侍エンジニアブログ
あなたは今、話題の機械学習でどんなことが実現できるのか調べていますね？ その中でもTensorFlow（テンソルフロー）に注目して、情報を探しているところではありませんか？ TensorFlowは、機械学習ライブラリ＝TensorFlowと言えるくらいの人気を誇るライブラリですが、では、いったいTensorFlowでどんなことが実現できるのか？ というと、まとまった情報はなかなか見つかりません。 そこで、今回は、TensorFlowの公式チュートリアルのまとめ記事を作成してみました！ 公式チュートリアルを概観してみると、TensorFlowを現実社会に適用するために、どのようなモデルを利用すればよいか、という方向性が見えてくるでしょう。 侍エンジニアブログに書いた公式チュートリアルをやってみた記事も、あわせて紹介していますので、ぜひご覧ください！
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「北方領土は日本に帰属」消える 外交青書、対北朝鮮圧力も削除 ｜ 共同通信
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