PyTorch Lightning 1.0: From 0–600k
We were hard at work in the last couple of months fine-tuning our API, polishing our docs, recording tutorials, and it’s finally time to share with you all V1.0.0 of PyTorch Lightning. Want the lightning answer to scaling models on the cloud? continue reading. The Lightning DNAAI research has evolved much faster than any single framework can keep up with. The field of deep learning is constantly e
ディズニー顔に瞬時に変換するAI！ウワサの「Toonify」論文を解説！ - Qiita
オミータです。ツイッターで人工知能のことや他媒体の記事など を紹介していますので、人工知能のことをもっと知りたい方などは @omiita_atiimoをご覧ください！ 他にも次のような記事を書いていますので興味があればぜひ！ 「募ってはいるが、募集はしていない」 人たちへ GANにもオーギュメンテーションは超有効だった！DAだけでSoTA達成した最新論文を解説！ GANへの新しい正則化「ICR」が期待大な件&解説 U-Netを識別器に！新たなGAN「U-NetGAN」を解説！ 画像認識の大革命。AI界で話題爆発中の「Vision Transformer」を解説！ 「Toonify Yourself!」というWebサイトをご存知でしょうか。顔の画像をアップロードすると瞬時にディズニー顔に変換してくれるというもので、Twitterなどで話題になっていたのをご覧になった方も多く居るかと思います。
AllenNLP 1.1 : Part1 クイックスタート : 貴方の最初のモデル – Transformers, Diffusers | ClassCat® Chatbot
2. 入力と出力を定義する NLP モデルを構築するための最初のステップはその入力と出力を定義することです。AllenNLP では、各訓練サンプルは Instance オブジェクトで表されます。Instance は一つまたはそれ以上の Field から成り、そこでは各 Field はモデルで使用されるデータの一つのピースを表します、入力か出力としてです。Field は tensor に変換されてモデルに供給されます。Reading Data 章 はテキストデータを表す Instance と Field を使用することについての詳細を提供します。 テキスト分類については、入力と出力は非常に単純です。モデルは入力テキストを表す TextField を取りそのラベルを予測します、これは LabelField で表されます : # Input text: TextField # Output la
「Google翻訳」アプリ、オフラインでも精度の高いニューラル機械翻訳をサポート
グーグルはニューラル機械翻訳（Neural Machine Translation：NMT）のアップデートをおこない、「Google翻訳」アプリ（iOS/Android）で提供されているオフライン翻訳でもNMTがサポートされました。 2016年にGoogle翻訳に導入されたNMTは、文章全体を文脈を把握したうえで一度に翻訳することにより、従来のフレーズベース機械翻訳（単語や語句を個々に翻訳する）に代わって、正確で自然な翻訳が実現されました。機械学習によって、その精度は日々高まっています。 進化した「Google翻訳」がスゴすぎる 左:これまでのオフライン翻訳右:アップデート後のオフライン翻訳 このNMTはオンラインでしか利用できませんでしたが、今回のオフライン対応によって海外旅行などでインターネット接続できない等の場合でも、Google翻訳アプリでより高品質な翻訳が得られるようになったとい
wiki40b | TensorFlow Datasets
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
ヤフーの広告配信で機械学習の改善サイクルを高速化した話 〜 TensorFlow Serving導入
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。Yahoo!広告 ディスプレイ広告エンジニアの川崎です。 ユーザーに最適な広告を配信するプラットフォームの開発をしています。 この記事では、広告配信にTensorFlow Servingを導入して生産性改善した事例をご紹介します。 Yahoo!広告 ディスプレイ広告とは？ Yahoo!広告では、Yahoo! JAPANのさまざまなサービスや提携パートナーサイトに広告を掲載できます。Yahoo!広告は、検索広告とディスプレイ広告に大別されます。本記事で扱うディスプレイ広告は、例えば以下の図ようにYahoo! JAPAN トップページなどに掲載される広告です。 広告配信の仕組み 広告配信システムの概略図を以下に示します。
Adobe、ストック素材7万点を無料で公開 商用利用も可
米Adobeはこのほど、ロイヤリティーフリーの写真やイラストを提供する有償サービス「Adobe Stock」で7万点以上の写真や映像を無料化した。個人や法人を問わず使える他、商用利用も認める。ダウンロードにはAdobe ID（無料）の登録が必要。 公開したコンテンツは、写真や映像、3Dモデル、ベクター素材、イラストなど。Adobeの年次クリエイティブカンファレンス「Adobe Max 2020」（10月20日～22日）に合わせた施策。素材を提供したアーティストの権利も尊重したという。 関連記事 iPad版「Illustrator」リリース 月額1080円、Adobe CCユーザーは追加料金なし 米AdobeがiPad版「Illustrator」をリリースした。単体での利用料は月額1080円。「Adobe Creative Cloud」のユーザーには追加料金なしで提供する。 PDFをスマホ画
第3回【日英でニュアンスがずれることがある動詞＜realize, expect, contribute＞】
ホーム英語学習コラム3つのC（正確・明確・簡潔）による日英技術翻訳第3回【日英でニュアンスがずれることがある動詞＜realize, expect, contribute＞】 動詞の選択は、明確で力強い英文を書くために重要です。また、選択を誤ると、正しく内容を伝えられなくなってしまいます。 日本語と英語でニュアンスがずれやすい動詞があります。realizeとexpectを取り上げます。 「実現する」の英訳「realize」の何が問題？ 日本語「実現する」の英訳に使われる英語の動詞realizeにまつわる問題として、次の3つが挙げられます。 ①日本語「実現する」にはプラスのニュアンスが伴いがち。一方、英語realizeは単に「現実化する」であって、動詞自体にプラスのニュアンスがあるわけではない。 ②日本語の「実現する」は多用な場面で使われ、それらすべてをrealizeで表すことが難しい。特に、
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