Understanding Natural Language with Deep Neural Networks Using Torch | NVIDIA Technical Blog
After the machine has learned word embeddings, the next problem to tackle is the ability to string words together appropriately in small, grammatically correct sentences which make sense. This is called language modeling. Language modeling is one part of quantifying how well the machine understands language. For example, given a sentence (“I am eating pasta for lunch.”), and a word (“cars”), if th
Azureでお手軽ディープラーニング - 盆栽日記
Microsoft Azure でもDeep learningできるということで試したのでメモ。 MNIST 103MBのデータで以下のConvolution and pooling deep netを回して25分くらいかかった。 http://gallery.azureml.net/Details/7d3f74981b5b42cd9687370671c86696 Azure Machine learningを使うには Microsoft Azureは今なら30日間無料なので登録すればすぐに使える。 @ITの入門記事を読みながらポチポチやればすぐに使い方は把握できる。 http://www.atmarkit.co.jp/ait/kw/ait_azureml_intro.html なお、サンプルコードが大量に用意されてて圧倒される。 今回のDeep learningもサンプルコードから実行し
G-DEP｜GPUコンピューティングパートナーシップ
2016年4月1日よりGDEPは新たなステージとして、ユーザーセグメントと製品レイヤーに沿った新会社を2社設立し、 さらなる市場の創生と多様なニーズに対応することと致しました。 「株式会社GDEPアドバンス」はGPUアクセラレーターとオーバクロックワークステーションを中心とした高速化のご提案を、 「GDEPソリューションズ株式会社」はハードウェアとソフトウェアの統合ソリューションの企画・提案を中心に 事業を展開していく予定です。 ユーザーのベネフィットを第一に、パートナー各社のご協力を得て、GDEP グループは一丸となって GPUコンピューティングの驚くべきパワーを日本のIT産業のグローバル競争力の向上に つなげていく活動を行って参ります。 サポートについて 従来GDEPで販売された全ての製品については、株式会社GDEPアドバンスでサポート業務を引き継ぎます。 お問い合わせ先 suppor
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Quoc Le’s Lectures on Deep Learning – Gaurav Trivedi
Update: Dr. Le has posted tutorials on this topic: Part 1 and Part 2. Dr. Quoc Le from the Google Brain project team (yes, the one that made headlines for creating a cat recognizer) presented a series of lectures at the Machine Learning Summer School (MLSS ’14) in Pittsburgh this week. This is my favorite lecture series from the event till now and I was glad to be able to attend them. The good ne
Graduate Summer School: Deep Learning, Feature Learning - IPAM
Programs > Summer Schools > Graduate Summer School: Deep Learning, Feature Learning One of the challenges for machine learning, AI, and computational neuroscience is the problem of learning representations of the perceptual world. This summer school will review recent developments in feature learning and learning representations, with a particular emphasis on “deep learning” methods, which can lea
Deep Speech: Accurate Speech Recognition with GPU-Accelerated Deep Learning | NVIDIA Technical Blog
Deep Speech: Accurate Speech Recognition with GPU-Accelerated Deep Learning Speech recognition is an established technology, but it tends to fail when we need it the most, such as in noisy or crowded environments, or when the speaker is far away from the microphone. At Baidu we are working to enable truly ubiquitous, natural speech interfaces. In order to achieve this, we must improve the accuracy
相変わらず半端ないディープラーニング、感動した最新の研究結果を2つ
ディープラーニングが猛威を振るっています。私の周りでは昨年から多く聞かれるようになり、私も日経BPさんの連載で昨年5月にGoogleの買収したDeep Mind社について触れました。今年はさらに今までディープラーニングについて触れていなかったメディアでも触れられるようになってきましたね。例えば、イケダハヤトさんも先日。高知でも話題になっているのですね。 私事ですが、今度湯川鶴章さんのTheWaveという勉強会で、人工知能とビジネスについて一時間ほど登壇させていただくことになりました。有料セミナーということです。チャールズべバッジの解析機関についてはこのブログでも以前触れましたが、「機械が人間を置き換える」みたいな妄想は100年位は言われていることですね。「解析機関」「機械学習」「人工知能」「シンギュラリティー」など、呼び名はどんどん変わり、流行り廃りもありますが、最近ロボットの発達も相まっ
ご注文はDeep Learningですか？ - kivantium活動日記
先日Deep Learningでラブライブ！キャラを識別するという記事が話題になっていました。この記事で紹介されている SIG2D 2014を知り合いから貸してもらったので参考にしながら、ご注文は機械学習ですか？のDeep Learning版を作ってみました。 Caffeなど必要なソフトのインストール Ubuntu 14.04の場合は過去記事を参照してください。これ以外にもpython-opencvなどを使いますが、依存関係の全ては把握できていないのでエラーが出たら適宜インストールしてください。 データの準備 Deep Learningでは大量の学習データが必要になると言われているので、まずは大量のデータを用意します。参考記事では6000枚のラブライブ画像を使ったということなので対抗して12000枚以上のごちうさ画像を用意したいと思います。それだけのデータを手動で分類するとそれだけで時間が
ツイートから好みのタイプの女の子を見つけるセンチメント分析とDeep Learning | 株式会社サイバーエージェント
業務経歴： 2012年株式会社サイバーエージェント入社。現在、子会社WAVESTにてJCJK向けメイクと自撮りの研究サービス「メイクme」のシステム責任者を担当。主にサーバサイドを担当しています。 概要 膨大なツイートから好みの女の子を見つけたいです。 好きな女の子のタイプのキーワードを入力すると、該当するアカウントを出力するステキなシステムを作ります。 作成したコードやデータはこちら https://github.com/inkenkun/tech_twitter 目次 1. 女の子だけのアカウントを取得したい Twitterには性別という属性がないため、まずは女の子のアカウントを何とかして大量に取得してこなければなりません。 おっさんとマッチングされても困りますからね。 1-2. 女性単語辞書を作る。 確実にこれは女性だってわかるアカウントを30個ほど目視で取得します。 そして抽出した
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
Deep Neural Networks are Easily Fooled
A video summary of the paper: Nguyen A, Yosinski J, Clune J. Deep Neural Networks are Easily Fooled: High Confidence Predictions for Unrecognizable Images. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR '15), IEEE, 2015. The paper is available here: http://EvolvingAI.org/fooling Special thanks to those who created the music, images, videos and software that were used to create this video. Mus
Deep Learning for Natural Language Processing | Memkite
This blog post gives a brief overview of recent deep learning for Natural Language Processing (NLP) publications sampled from the NLP category published on http://deeplearning.university (disclaimer: this was quickly put together for a local workshop, but hopefully useful) Best regards, Amund Tveit Sentiment Analysis Adaptive multi-compositionality for recursive neural models with applications to
GitHub - facebookarchive/fbcunn: Facebook's extensions to torch/cunn.
Deep Learning is a popular kid in machine learning these days. At Facebook AI Research we've been doing quite a bit of deep learning research. This repository contains our highly engineered deep learning modules for GPUs, to accelerate your own deep learning endeavors. It plugs into the Torch-7 framework and installs seamlessly via luarocks, and is fully compatible with torch's nn package. In summ
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Deep Learningの基礎と最新動向
Deeplearning 4 j のクイックスタートガイド - Deeplearning4j: Open-source, Distributed Deep Learning for the JVM
GitHub - tiny-dnn/tiny-dnn: header only, dependency-free deep learning framework in C++14
GitHub - eBay/maxDNN: High Efficiency Convolution Kernel for Maxwell GPU Architecture
DQN (Code for Human-Level Control through Deep Reinforcement Learning)
Introduction to "Facial Landmark Detection by Deep Multi-task Learning"
