ディープラーニングを活用したレコメンドエンジン改善への取り組み - ZOZO TECH BLOG
はじめに こんにちは、推薦基盤部の与謝です。ECサイトにおけるユーザの購買率向上を目指し、レコメンデーションエンジンを研究・開発しています。最近ではディープラーニングが様々な分野で飛躍的な成果を収め始めています。そのため、レコメンデーション分野でも研究が進み、精度向上に貢献し始めています。本記事では、ディープニューラルネットワーク時代のレコメンド技術について紹介します。 目次 はじめに 目次 パーソナライズレコメンドとは 深層学習より前の推薦手法 協調フィルタリング Matrix Factorization SVD（Singular Value Decomposition） Factorization Machine 深層学習を使った推薦手法 ニューラルネットワーク推薦手法に対する警鐘 Recboleプロジェクト Recboleプロジェクトを用いた各アルゴリズムの検証 General Re
160924 Deep Learning Tuningathon
[DL輪読会]Diffusion-based Voice Conversion with Fast Maximum Likelihood Samplin...Deep Learning JP
Neural networks and deep learning
Neural Networks and Deep Learning What this book is about On the exercises and problems Using neural nets to recognize handwritten digits How the backpropagation algorithm works Improving the way neural networks learn A visual proof that neural nets can compute any function Why are deep neural networks hard to train? Deep learning Appendix: Is there a simple algorithm for intelligence? Acknowledge
Dango - Emoji & GIF Assistant App for Android
Technological developments have made communication much easier. Long distance communication has become very easy and varied nowadays. In the past, long-distance communication could only be done by letter and this could not be sent in a very fast time because it was also determined by the distance between the two existing places. After that, then […] The presence of various applications to send mes
TensorFlowによるDeep Learningでのアイドル顔識別モデルの性能評価と実験 - すぎゃーんメモ
以前から書いているDeep Learningによるアイドル顔識別の話の続き。 コツコツと顔画像収集とラベル付けを続けて、そこそこにデータが集まってきたので ここらでちゃんと性能評価をしてみよう、と。 データセットの作成 今回は、現時点で重複なく180件以上の顔画像が集まっている40人のアイドルを分類対象とした。 対象アイドル一覧 これらのアイドルに分類のラベルindexを振り(推してる順とかじゃなくてランダムにね)、それぞれから無作為に抽出した180件の顔画像をそれぞれラベルとセットでレコードを作り、シャッフルして30件ずつ6つのデータセットに分けて保存。 data-00.tfrecords data-01.tfrecords data-02.tfrecords data-03.tfrecords data-04.tfrecords data-05.tfrecords レコードは、以前の記
Deep LearningとNLPの最新論文の情報を集める方法 - あおのたすのブログ
(5/29 追記：Deep Learning のGoogleグループコミュニティを追加) (6/8 追記：松尾研究室の勉強会ページを追加) (6/13 追記：neural language notesを追加) はじめまして。@aonotas（あおのたす）です。 Deep Learningと自然言語処理に興味があります。 好きなフレームワークはChainerです。 さて、Deep Learningが自然言語処理のタスクでも応用されています。 ACLやEMNLPなど国際会議でもタイトルに「Neural」が入ったものが多いですが、arxivにも査読前の論文がよくアップロードされています。 （スピードが早くて追いつくの大変ですよねorz） そこで最新のDeep Learningの論文の集め方を紹介したいと思います。（あくまで私個人の方法です。皆さんどうしてるか教えてもらえると嬉しいです。） 面白い
Neural networks and deep learning (ニューラルネットワークと深層学習)
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 「ニューラルネットワークと深層学習」は無料のオンライン書籍です。 この本では、次のような内容を扱います。 ニューラルネットワーク：コンピュータに、観測データにもとづいて学習する能力を与える、生物学にヒントを得たプログラミングパラダイム。 深
Deep Learning | Udacity
Dive into deep learning with this practical course on TensorFlow and the Keras API. Gain an intuitive understanding of neural networks without the dense jargon. Learn to build, train, and optimize your own networks using TensorFlow. The course also introduces transfer learning, leveraging pre-trained models for enhanced performance. Designed for swift proficiency, this course prioritizes hands-on
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
わかるLSTM ～ 最近の動向と共に - Qiita
Machine Learning Advent Calendar 2015 第14日です。去年のAdvent Calendarで味をしめたので今年も書きました。質問、指摘等歓迎です。 この記事の目的 ここ2～3年のDeep Learningブームに合わせて、リカレントニューラルネットワークの一種であるLong short-term memory(LSTM)の存在感が増してきています。LSTMは現在Google Voiceの基盤技術をはじめとした最先端の分野でも利用されていますが、その登場は1995年とそのイメージとは裏腹に歴史のあるモデルでもあります。ところがLSTMについて使ってみた記事はあれど、詳しく解説された日本語文献はあまり見当たらない。はて、どういうことでしょうか。 本記事ではLSTMの基礎をさらいつつ、一体全体LSTMとは何者なのか、LSTMはどこに向かうのか、その中身をまとめ
深層学習の判別精度を向上させるコツとActive Learning
連載目次 最近注目を浴びることが多くなった「Deep Learning（ディープラーニング・深層学習）」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く本連載。 前回までは、下記のように解説してきました。ニューラルネットワーク、Deep Learning、Convolutional Neural Net（CNN）の基礎知識と活用例、主なDeep Learningフレームワークを紹介し、リクルートグループで画像解析において積極的に利用しているフレームワーク「Caffe」を中心にDeep Learningを利用した画像解析について解説。そして、リクルートグループにおける画像解析の事例を紹介し、ビジネスへの活用に当たり、CNNだけでは乗り超えられない壁を乗り越えるまでの試行錯誤の過程を解説しました。 第1回「ニューラルネットワー
Deep Learningの教材 - こんな夢を見た
Deep Learningを勉強するにあたって内容がまとまっている教材についてリスト化しました。 無論ここに挙げたもの以外にも充実した教材は多数存在します。また、全てを読んだり観たりしたわけではありませんので、コメントは参考程度に考えてください。 (追記) ときどき追記/編集していきます。 (以下、一部敬称略) Bengio オンライン本 Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/dlbook/version-07-08-2015/dlbook.html 現在Web上で閲覧可能。 いつか出版される。終盤はまだ執筆中。 これ一冊で根っこの理論はバッチリそう。天下のBengioさんなので情報の信頼性、網羅性、深みは高い。全部やると分量すごい。 Nielsen オン
chainerでニューラルネットを学んでみるよ(chainerでニューラルネット2) - 人工言語処理入門
前回の記事ではchainerのインストールからサンプルコードを使って画像識別問題を解くところまでやりました。 hi-king.hatenablog.com 今回の記事では回帰・分類問題用のシンプルなニューラルネットの作り方をやろうと思います。andとxorの論理式を学習させます。chainerでの実装の学習と、あとニューラルネットの教育目的に使いやすいなーと思ったので。2層のニューラルネットまで段階をふんで解説してるんですが、プログラム読むほうが得意、って方は一番最後のコードを先に読んだほうがわかりやすいかもしれません。 追記(7/13)型チェック chainer1.1.0から型チェックが入ったので(https://github.com/pfnet/chainer/pull/95)、識別にはfloat32を入力してint32を出力、回帰にはfloat32を入力してfloat32を出力、とい
Deep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio」のリリースのお知らせ - Alpaca技術ブログ
本日6/30にAlpaca(http://www.alpaca.ai/, blog: http://blog-jp.alpaca.ai/)はDeep Learningによる画像認識を可能にする最も簡単なWebプラットフォーム「Labellio(ラベリオ)」(URL: https://www.labell.io/ja/)をリリースしました。 リンク: Labellio ロゴ 代表画面 モデル一覧ページ ラベル付けページ モデル構築ページ 背景 近年の機械学習関連技術の発達により、Deep Learningを用いた画像の認識精度は人間に迫るレベルに達しました。しかし、そのソフトウェアとGPUを用いた計算環境のセットアップ、画像の管理、作成されたモデルのプロダクトへの有効利用と、実際に画像認識を行う上での課題はたくさんあります。 Labellioはそのようなソフトウェア、計算環境、有効利用などの
The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks
May 21, 2015 There’s something magical about Recurrent Neural Networks (RNNs). I still remember when I trained my first recurrent network for Image Captioning. Within a few dozen minutes of training my first baby model (with rather arbitrarily-chosen hyperparameters) started to generate very nice looking descriptions of images that were on the edge of making sense. Sometimes the ratio of how simpl
[MLAC 2013 7日目] Torch7でお手軽ニューラルネットワーク - a lonely miner
はじめに この記事は Machine Learning Advent Calendar 2013 の 7日目の記事です． 2013年，Deep Learning もアカデミックレベルではさまざまな分野への浸透が進み，バズワードの域を脱したように思えます． これまでは，機械学習というと，応用分野においては(分類/回帰といった)タスクを決めてしまった上でブラックボックスとして 扱うもの，という空気がありましたが， Deep Learning に代表される柔軟な，いかようにも組み上げられるモデルは，問題の性質を積極的に(特徴量としてではなく，モデル自体に)組み込むことを容易にする，大きな武器になるのではないかと感じています． 素性エンジニアリング vs モデルパラメータエンジニアリング の不毛な戦いが幕を上げた，という見方もできちゃいそうですが・・・．． さて今回は， Torch7 という，Ne
![[MLAC 2013 7日目] Torch7でお手軽ニューラルネットワーク - a lonely miner](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/be0f4e8c7e927775c6d1d3ce704d32b08e1915a3/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fconditional.github.io%2Fimages%2Ftorch%2Ffeatures.png)
Deep Learning リンク集 - 人工知能に関する断創録
乗るしかないこのビッグウェーブに Deep Learning（深層学習）に関連するまとめページとして使用する予定です。Deep Learningに関する記事・スライド・論文・動画・書籍へのリンクをまとめています。最新の研究動向は全然把握できていないので今後研究を進めるなかで記録していきたいと思います。読んだ論文の概要も簡単にまとめていく予定です。本ブログでは、当面の間、Theanoを使って各種Deep Learningアルゴリズムを実装していきたいと思います。 関連ニュースなどはTwitterでも流しているので興味があったらフォローしてください。 すべてに目が通せず更新が追いついていません。私のはてなブックマークで[Deep Learning]というタグを付けて登録しています。まったく整理できていませんがご参考まで。 Theano編 TheanoをWindowsにインストール（2015/1
Deep Learningでラブライブ！キャラを識別する - christinaの備忘録
このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です（だそうです）。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた
はじめるDeep learning - Qiita
そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
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