Deep LearningフレームワークChainerと最近の技術動向日本ソフトウェア科学会第34回大会 2017 チュートリアル #chainer #chainercv #chainerrl #deeplearning #セグメンテーション #ニューラルネットワーク #強化学習 #深層学習 #物体検出 #画像認識 #自然言語処理Read less
深層強化学習のサーベイ論文を読む - mabonki0725の日記
ランニングできず 英語できず 深層強化学習のサーベイ論文を読む 「DeepLearning for Video Game Playing」https://arxiv.org/abs/1708.07902 最近までのPCゲームやテレビゲームを深層学習で解くAI技術について網羅的に解説した論文である。従って深層学習を使っても碁や将棋の様なボードゲームは対象外となっている。 下図の様な殆ど全ての深層強化学習を系統別かつ目的別に解説してあり大変な労作である。もし注目するモデルがあれば、この論文で検索すると以下のことが分る様になっている。 ・モデルの概要 ・モデルを発表した論文 ・考案した動機や対象としたゲーム ・モデル開発が可能なプラットホーム ・継承したモデルと発展先のモデル 下図の様に深層学習としては2013年の偉大なDQNから全てが始まっている。しかしこのDQN前にはSuttonのSarsa
ディープラーニングによるファッションアイテム検出と検索 - ZOZO Technologies TECH BLOG
データサイエンティストの中村です。VASILYではファッションに特化した画像解析エンジンを開発しています。本記事では、スナップ写真からファッションアイテムを検出するシステムを紹介したいと思います。 概要 このシステムの入力はスナップ写真です。スナップ写真が入力されたとき、システムは以下のタスクを解きます。 写真中からファッションアイテムに該当する領域を検出する 検出したファッションアイテムのカテゴリを予測する 検出したファッションアイテムに似ているアイテムをDBから検索する 各タスクを解く方法は様々ありますが、弊社のシステムでは2種類のネットワークを使ってこれを達成しています。 ファッションアイテムの検出とカテゴリ予測 検出は画像認識の基本的なタスクで盛んに研究されていて様々な手法が提案されていますが、今回はSingle Shot MultiBox Detector (SSD)*1 と呼ば
Google発の深層学習フレームワーク「TensorFlow」が一般エンジニアに与える可能性
こんにちは、PyData.Tokyoオーガナイザーのシバタアキラです。先日公開され大きな反響を呼んだGoogle社の深層学習（ディープラーニング）フレームワーク、TensorFlow（テンソルフロー）。今回はPyData.Tokyoのハッカソンイベントで、参加者の皆さんとTensorFlowについて学び、コーディングし、ディスカッションした内容から得た所感を共有したいと思います。深層学習のネットワーク設計という非常に高度な課題は、一般のエンジニアやデータサイエンティストにはとっつきにくいものですが、既存のさまざまな手法やツールがTensorFlowに移植されつつあり、今後ここが深層学習開発の拠点になる予感がしました。 シバタアキラ PyData.Tokyoのハッカソンイベント 前置き～今回のハッカソンを行うに至った経緯 PyData.Tokyoは昨年秋に開始し、第1回のテーマとして深層学習
ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Netの基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワーク6選
連載目次 本連載では、最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning」と、それを用いた画像に関する施策周りの実装・事例について、リクルートグループにおける実際の開発経験を基に解説していきます。 第1回では、Deep Learningと、それを用いた背景に関して、第2回では、Deep Learningを実装する際に用いたフレームワークである「Caffe」に関して、その構築手法や使い方に関して解説し、第3回では、リクルートグループにおける施策事例に関して、より詳細に述べていきます。第4回では、判別精度のチューニングや、「Active Learning」を用いた継続的精度向上など独自の開発ポイントなどを記載していく予定です。 ニューラルネットワークとは、ディープラーニングとは ここに一枚の画像があります。この画像を見たとき、あなたはとっさにどう判断したでしょうか。 このように脳内の
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