[B! deeplearning] hinashikiのブックマーク

Mirrativにおけるプッシュ通知ぼかしへの挑戦 - Mirrativ Tech Blog

こんにちは Mirrativ CTOの夏です今回は先日iOSでリリースした通知ぼかし機能について、裏でどういうことをしているのかについて軽く紹介したいと思います。 MirrativではOSから提供されるAPI（ ReplayKit・MediaProjection ）を用いて、スマホ画面を直接収録・配信することで、配信用のSDKを各ゲームやアプリに埋め込んでもらう必要がなく、ユーザさんが色々なアプリを気軽に切り替えながら友達と雑談を楽しんだり、ゲームを通じて新しい友達を作ることができます。その反面、配信者が適切な設定を行っていない場合、意図しないプッシュ通知が視聴者に表示されてしまう場合もあります。 Mirrativでは配信準備画面に注意文言と啓蒙動画を載せていますが、どうしても設定が漏れたりする場合があるため、配信者が注意しなくても、プッシュ通知が視聴者に見えない仕組みを以前から検討し

hinashiki 2019/05/18

リンク

ディープラーニング＝三次関数のどこがダメなのか解説する

あるニュース記事で、ディープラーニング＝最小二乗法で三次関数なんていう「伝説の画像」が出回っていたので、それに対して突っ込みつつ、非線形関数という立場からディープラーニングの本当の表現の豊かさを見ていきたいと思います。きっかけある画像が出回っていた。日経新聞の解説らしい。伝説の画像になるぞこれhttps://t.co/CpeWKrHseP pic.twitter.com/qfTUVt5j7A — 猫じゃら美少女 (@tonets) 2019年2月19日確かにこれは伝説の画像だ。今までディープラーニングの入門書を立ち読みしていても、ディープラーニング＝最小二乗法で三次関数なんて解説は見たことがない。画期的な説明だ。しかし、この画像、ディープラーニングを少しでもやったことある人から見ればかなり違和感を覚える解説だと思う。そこを突っ込み始めるとディープラーニング、あるいはニューラルネッ

hinashiki 2019/02/20

リンク

架空のアイドルを自動生成しまくる「アイドル生成AI」が誕生、どこかで見たことがあるようなないような顔が生成されまくり

京都大学発の人工知能(AI)ベンチャー「データグリッド」が、架空のアイドルを自動生成可能なAIの開発に成功しています。クリエイティブAI開発のデータグリッド、アイドル自動生成AIを開発 | 株式会社データグリッド https://datagrid.co.jp/news0.html データグリッドが、ディープラーニングを応用したGAN(敵対的生成ネットワーク)を用いることで、1024×1024という高解像度で架空のアイドルの顔画像を安定して生成することができるAIの開発に成功したことを発表しました。GANを用いたAIにアイドルの顔写真を学習させることで、AIはアイドルの顔の特徴を捉えることが可能となり、これをもとに架空のアイドルの顔写真を生成できるようになっています。実際にAIが架空のアイドルの顔画像を安定して生成しまくる様子は以下のムービーで見ることができます。既存のアイドルの顔写真を