機は熟した！グラフ構造に対するDeep Learning、Graph Convolutionのご紹介 - ABEJA Tech Blog
はじめまして。ABEJAでResearcherをやらせていただいている白川です。 先日、化合物の物性推定をDeep Learningをつかって従来手法より300,000倍高速に処理するという論文がでました（[1], [2]）。この論文の手法は、Graph Convolutionというグラフ上に定義されたConvolution演算がベースとなっています。物性推定に限らず、グラフ解析全般を Deep Learning で上手にこなせるようになれば、Deep Learningのアプリケーションの幅がぐっと拡がり、さらなるイノベーションが起きそうな予感がします。 ICMLやNIPSなどの機械学習系の主要国際会議でも数年前からGraph Convolutionについての論文がちらほら出現しはじめており、とくに最近その勢いが増してきている印象があります。個人的にも最近（前から？）にわかにグラフづいてい
Caffe | Deep Learning Framework
Caffe Caffe is a deep learning framework made with expression, speed, and modularity in mind. It is developed by Berkeley AI Research (BAIR) and by community contributors. Yangqing Jia created the project during his PhD at UC Berkeley. Caffe is released under the BSD 2-Clause license. Check out our web image classification demo! Why Caffe? Expressive architecture encourages application and innovat
リカレント・ニューラル・ネットワーク(Recurrent Neural Network, RNN)っていう、時系列に対するDeep Learningやりたい - My Life as a Mock Quant
はじめに 前々からDeep Learning系、特にその時系列への応用に興味があって、それにはリカレント・ニューラル・ネットワーク(Recurrent Neural Network, 以下RNN)ってのを理解する必要があるのは知っていたが、@yamano氏から @teramonagi こちらです。まずは手軽に使わせていただきました。 http://t.co/WTWmePJ0Hc— バイアス撲滅委員会 (@yamano357) 2015, 1月 8 というありがたいアドバイスを頂戴した。それに基づいてググりはじめると、Stuttgart(シュトゥットガルト)大学というドイツにある、たぶん日本でいう東工大的なポジションの大学が開発している、ニューラルネット関連の実装をたくさん詰め込んだライブラリ http://www.ra.cs.uni-tuebingen.de/SNNS/ が元々あって、それ
Deep Learningと画像認識� �～歴史・理論・実践～
Several recent papers have explored self-supervised learning methods for vision transformers (ViT). Key approaches include: 1. Masked prediction tasks that predict masked patches of the input image. 2. Contrastive learning using techniques like MoCo to learn representations by contrasting augmented views of the same image. 3. Self-distillation methods like DINO that distill a teacher ViT into a st
自然言語処理のためのDeep Learning
1. 自然言語処理のための Deep Learning 東京工業大学 奥村・高村研究室 D1 菊池悠太 @kiyukuta at 2013/09/11 Deep Learning for Natural Language Processing 13年9月28日土曜日 3. 2つのモチベーション - NLPでニューラルネットを - 言語の意味的な特徴を NN→多層×→pretraining→breakthrough !! 焦って早口過ぎてたら 教えて下さい A yet another brief introduction to neural networks http://www.slideshare.net/yutakikuchi927/a-yet-another-brief-introduction-to-neural- networks-26023639 13年9月28日土曜日
GF(仮)のキャラがニーソなのかどうなのかを Deep learning を使ってなんとか知りたい - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
GF(仮)を見てる。 クロエ・ルメールのようなニーソキャラが好きなのだが、これをどうにかキャラプロフィールから推定できないか…と思っていたら MNIST手書き文字データをdeep learnignで分類するっていう、あの有名なやつを、Rパッケージであるh2oでやる、という話があったわけで GFのプロフィール画像からニーソキャラかどうか推定しよう!! ってたぶん誰でも思いつくわけですよ。 というわけでやってみた。ちなみにdeep learning の勉強は1秒も進んでいない。 キャラがニーソであるかどうかは、おそらく髪が長くて金髪、つまりクロエ・ルメール的なキャラだとニーソ率が高いということがいままでのアニメ経験上分かっている感じ。 (だったら画像上、長髪キャラかどうかを判別するほうがたぶんdeep learning の本当の使い方なんだろうけど完全無視!!というかニーソ推定やってから気づい
データマイニングコンペティションサイト Kaggle にも Deep Learning ブームがきてるかと思ったのでまとめる - 糞糞糞ネット弁慶
概要 最近話題の Deep Learning，NIPS や ICML，CVPR といった世界の話だろうと思っていたら Kaggle で Deep learning が去年一件，今年に入って更に一件優勝していたのでまとめる． Kaggle Kaggle: Your Home for Data Science おなじみのデータマイニングコンペティションサイト．データと目的関数が与えられた上で最も高いスコアを出したチームに賞金が出る． 最近では KDD Cup や http://www.kaggle.com/c/challenges-in-representation-learning-the-black-box-learning-challenge:title=ICML2013 workshop competition]，や RecSys2013 Competition，レストランレビューサイ
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