デーモン閣下の公式サイト - H.E. DEMON KOGURE'S
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Left: Given movie poster, Right: New movie title generated by MC-GAN. Text is a prominent visual element of 2D design. Artists invest significant time into designing glyphs that are visually compatible with other elements in their shape and texture. This process is labor intensive and artists often design only the subset of glyphs that are necessary for a title or an annotation, which makes it dif
第21回 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018)† このページはしましまが IBIS2018 に参加してとったメモです.私の主観や勘違いが含まれていたり,私が全く分かってなかったりしていますので,その点を注意してご覧ください.誤りがあれば,指摘してください. 深層学習入門† 園田 翔(理研AIP) 深層学習のNN構造一覧 https://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo 深層学習 深層ニューラルネットの学習法:難しいといわれていたが,2012年から学習が可能になった ニューラルネットによる機械学習の応用:画像処理,音声信号処理委,自然言語処理,ゲーム,ロボティクス 深層学習 ⊂ 機械学習 ⊂ 人工知能 応用: 認識(YOLOによる一般物体検出,階層的なダウンサンプリング構造)生成(GAN,認識NNを逆に使って乱数をアップサン
子どもに言葉を教える際、誰も主語と動詞の違いや、それらが文章中のどこに置かれるのかをわざわざ説明したりはしない。しかし、コンピュータに言語を理解させようとした場合には話が違ってくる。われわれは、文の構造や単語の意味を描写するための注釈を付加し、それらの文を使ってシンタックス(構文)パーサ(解析器)とセマンティック(意味)パーサを訓練することになる。この種のパーサはAmazonの「Alexa」のような音声認識システムに自然言語を理解させようとする場合に役立つが、その訓練は時間のかかるプロセスであり、あまり一般的でない言語の場合には、特に難しいものとなる。 米国時間10月31日、マサチューセッツ工科大学(MIT)の研究者らは、パーサの新しい訓練方法に関する研究論文を発表した。彼らが作成したシステムは、子どもの学習方法をまねながら、説明の付加された動画を読み込み、そこに映っている行動や物体との関
Iceman @Iceman_BSAA 指トリガー指摘おじさんのせいで 「ちゃんとスタジオで」 「発射できない状態で」 「銃で狙いを定めてる」 様なコス写真の指がトリガーから外れてるのホント残念に思う。 コミケとか外イベとかでなら解るけど作品として撮影してる写真にまでいちゃもん付ける奴がいるせいでこの結果だよ。腹立つな。 2018-11-01 09:30:15 Not found 404 @not_found_4_04 エアガンに対する知識ない人や、サバゲー初心者さんのエアガン持ってる写真に 「指にトリガーかかってる!」 「銃口向けんな!!」 「二度と銃触んな!!!」 と、炎上させたい方がいらっしゃいますよね 悪いことを悪いと言うのは構わないけど、そこでわざわざ火遊びしなくてもいいんじゃないかな。 2018-11-03 09:27:10
サイバーエージェントでしか使われないであろう用語を列挙したい(2019年版)。50本以上ある。 増田で書いたのはなんとなく。 2019サイバーエージェントグループは毎年9月が年度末で毎年10月から新年がスタートする。 サイバーサイバーエージェントの略。 CAシーエー。サイバーエージェントの略。 本体(子会社から見て)親会社サイバーエージェントのこと。 本部(子会社から見て)親会社サイバーエージェントのこと。ほんぶと読む。 本体籍本体に籍を置いているひと。本体の人間でグループ会社に出向している人は結構多い。 ビジ営業やコンサルのこと。 テクエンジニアのこと。テックともいう。 デザデザイナーのこと。 総会年2回(4月10月)に行われる社員総会のこと。社長プレゼン→表彰式の順番で行われる。表彰されることはステータスであり、特に新卒は新人賞を取れるようがんばっている(個人差あり)。会場はクッソデカ
はじめに ガウシアンプロセスで最低限知ってほしいこと 線形回帰 ガウシアンプロセス回帰 ガウシアンプロセス回帰のまとめ ガウシアンプロセス回帰の推定 まとめ 1.ガウシアンプロセスのモデル 2.推定するべきガウシアンプロセスのパラメータ 3.カーネル関数でガウシアンプロセスのパラメータを書き換える 4.推定すべきパラメータをすり替える 補足 TensorFlow Probabilityで実践 必要なライブラリのインポート でたらめなガウシアンプロセス回帰 データの準備 パラメータをフィッティングしていないガウシアンプロセス回帰のサンプリング 学習したガウシアンプロセス回帰 データ点準備 ガウシアンプロセスのモデル構築 損失関数の設定 ガウシアンプロセス回帰のサンプラー いざ学習! 更に進むために はじめに TensorFlow Probabilityには様々な確率分布が実装されています。
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