Vol.31.No.2(2016/3)計算論的認知科学 – 人工知能学会 (The Japanese Society for Artificial Intelligence)
本ブックマークでは、近年のベイズ派の成果を中心に、人工知能の研究に役立ちそうな、計算論的認知科学の情報へのポインタを提供したい。 計算論的認知科学は認知の在り方を、計算方法やリソース制約を考慮したモデリング、シミュレーション、そして実験によって明らかにしようとする。この分野ではベイズ派を中心に、 Marr の三レベル（計算論、アルゴリズム、実装）で言う計算論的モデリング、すなわち「何を計算するか／すべきか」の研究に主なフォーカスがあり、これは計算論的神経科学や認知神経科学において「いかに計算されるか」を扱うアルゴリズムレベルの研究が盛んであるのと相補的であると言える。 知能の研究が認知や脳の研究に学ぶ必要性については議論の余地がある。人工の鳥よりも飛行機を作る方が有用な側面はかなり多く、知的システムが人間の認知や脳の制約を持つ必要はない。しかし他方で、たとえばディープラーニングの始祖である
Windows Subsystem for Linux Internals
第12回 カーネル／VM探検隊 kernelvm12.peatix.com 発表資料
Modern CSS: architecture, future specs and build flow
at DevFest Tokyo 2016.
GitHub - open-guides/og-aws: 📙 Amazon Web Services — a practical guide
Special Topics High Availability Billing and Cost Management Further Reading Legal Disclaimer License Figures and Tables Figure: Tools and Services Market Landscape: A selection of third-party companies/products Figure: AWS Data Transfer Costs: Visual overview of data transfer costs Table: Service Matrix: How AWS services compare to alternatives Table: AWS Product Maturity and Releases: AWS produc
Using Keras and Deep Deterministic Policy Gradient to play TORCS | Ben Lau
300 lines of python code to demonstrate DDPG with Keras Overview This is the second blog posts on the reinforcement learning. In this project we will demonstrate how to use the Deep Deterministic Policy Gradient algorithm (DDPG) with Keras together to play TORCS (The Open Racing Car Simulator), a very interesting AI racing game and research platform. Installation Dependencies: Python 2.7 Keras 1.1
memonone: 生成モデル(Generative Model)関連の論文まとめ
2014年に出されたVAE論文やGAN論文などに加え、 Neural Style や Deep Dream 等のCNNによる画像生成も後押しして盛り上がっている生成モデル周辺ですが、関連する論文をまとめてみました。 ちなみに、生成モデル全般に関する概要はこの辺りの資料がまとまっていてオススメです。 [1] Semi-Supervised Learning with Ladder Network [2] 生成モデルのDeep Learning [3] 深層生成モデルによる表現学習 [4] Deep Learning - Chapter 20 : Deep Generative Models [5] Open AI Blog - Generative Models [6] Building Machines that Imagine and Reason (最終更新 : 2016/9/30)
cvpaper.challenge -CVの動向とこれからの問題を作るために- (東京大学講演)
2016年9月26日に東京大学にて講演した内容です． cvpaper.challenge2016は産総研，東京電機大，筑波大学，東京大学，慶應義塾大学のメンバー約30名で構成されています． 2015年はCVPR2015の全602論文を読破し，PRMUにて論文調査からアイディア考案，論文化までをカバーする「DeepSurvey」を提案しました． 2016年は「1000本超の読破」と「コンピュータビジョンの上位会議への投稿」を目標に活動しております． Twitterで論文情報を随時アップしてます． Twitter： https://twitter.com/CVpaperChalleng 質問コメント等がありましたらメールまで． Mail ： cvpaper.challenge@gmail.com Read less
エンジニアが持続的に成長するスキルサーズデー型勉強会 〜なかだるみしない社内勉強会の運営方法〜
2016/08/25 CEDEC 2016
3D features in Mapbox GL JS
By Lauren Budorick Today we’re launching extrusions for Mapbox GL JS! Add custom, 3D visualizations to your maps by using our new fill-extrusion layer type and specifying the height and base height of a polygon feature. For example, when used with data-driven styling and the recent addition of building heights to Mapbox Streets, you can now render 3D buildings: Hold control while clicking and drag
Hark
HARK is open-sourced robot audition software consisting of sound source localization modules, sound source separation modules and automatic speech recognition modules of separated speech signals that work on any robot with any microphone configuration. Since a robot with ears may be deployed to various auditory environments, the robot audition system should provide an easy way to adapt to them. HA
This Robot Can Do More Push-Ups Because It Sweats
When we use our muscles, they produce heat as a by-product. When we use them a lot, we need to actively cool them, which is why we sweat. By sweating, we pump water out of our bodies, and as that water evaporates, it cools us down. Robots, especially dynamic robots like humanoids that place near-constant high torque demands on their motors, generate enough heat that it regularly becomes a major co
【超高速】Single Shot Multi-box DetectionをMacで試す【物体検出】:電脳ヒッチハイクガイド:電脳空間カウボーイズZZ(電脳空間カウボーイズ) - ニコニコチャンネル:生活
FasterRNNは遅すぎることが問題だった。darknetによるYOLOはなかなか良かった。 しかし最近はもっと高速かつ高精度な物体位置検出手法があるらしい。それがSSDこと、Single Shot Multi-box Detectionだ!! https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd まあ細かいことはどうでもいいが、重要なのは精度がそこそこ高くてかつ高速な位置検出ができるということだ。それ以外のことは基本的にどうでもいいのだ。詳しいことが知りたい人は論文を参照のこと さて、このSSDですが、ウェイ・リューさんという人が作った実装は相変わらずCaffe魔改造実装なので基本的にはすぐには動かない。面倒くさい。どうしてこんなことになっているのか。 とはいえ、まあ愚痴っても仕方がないので動かす方法を探す。できればCaffeのインストールは避けたい。M
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Keras.js - Run Keras models in the browser
Accelerate the Development of AI Applications | Scale AI
GitHub - clab/dynet: DyNet: The Dynamic Neural Network Toolkit
Robotis and OSRF Announce TurtleBot 3: Smaller, Cheaper, and Modular
GitHub - benwr/glean: A tiny bitmap font for programming
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