KAN: Kolmogorov-Arnold Networks
Inspired by the Kolmogorov-Arnold representation theorem, we propose Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) as promising alternatives to Multi-Layer Perceptrons (MLPs). While MLPs have fixed activation functions on nodes ("neurons"), KANs have learnable activation functions on edges ("weights"). KANs have no linear weights at all -- every weight parameter is replaced by a univariate function parametriz
Transformerによる時系列データ予測のご紹介 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 発展を続ける「自然言語処理」技術。その中でも幅広く使用される深層学習モデルTransformerは、自然言語処理以外の音楽生成や物体検出などの領域でも適用できます。本ブログでは、 Transformerを時系列データに適用する方法をご紹介します。 こんにちは、AIソリューションサービス部の井出と申します。 この記事では、特に自然言語処理分野で幅広く使用される深層学習モデルTransformerを時系列データへ適用する方法に関してご紹介します。 以前の記事では、Transformerの構造や特徴などについて、自然言語処理分野の機械翻訳を例としてご紹介しております。はじめに、こちらの記事をご一読していただくことで、より本記事でご紹介する内容に対する理解が深まるかと思います。 Transform
Zero-shot Learning網羅的サーベイ：CLIPが切り開いたVision & Languageの新しい世界 - エクサウィザーズ Engineer Blog
こんにちは！ 画像システムグループで機械学習エンジニアをやっている小島です。 この記事では、今ホットな「Zero-shot Learning」と「Vision & Language」に関する最新情報を、CLIPという研究を起点として網羅的にサーベイをしていきます。このために論文1000本に目を通し、70本程度を記事にしました。 Zero-shotやVision & Languageは、Stable Diffusionに代表される画像生成AIとも密接に関連している技術です。この記事を通して、Vision & Languageの奥深い世界を体感できるでしょう。 注意事項 この記事は非常に長いため、全部読むのに1時間以上かかる可能性があるので、休憩を取りながら、または必要な部分だけ読んでください。各セクションを個別に読んでも問題ありません。 また、文章中の画像は、特別な記載がない限り、引用元の論
音楽とサウンド生成のための「Stable Audio」を発表 — Stability AI Japan
Stability AI は、音楽とサウンド生成のための初のAIモデルとなる Stable Audio を発表しました。 Stable Audio は、最新の生成 AI 技術を駆使し、使いやすい Web インターフェースを介して、より高速で高品質な音楽とサウンドエフェクトを提供する世界初の製品です。Stability AI は、45秒までのトラックを生成してダウンロードできる Stable Audio の基本無料版と、商用プロジェクト用にダウンロード可能な90秒のトラックを提供する「Pro」サブスクリプションを提供しています。 StabilityAI の CEO である Emad Mostaque は、「唯一の独立した、オープンでマルチモーダルな生成 AI の会社として、音楽クリエイターをサポートする製品を開発するために私たちの専門知識を活用できることを嬉しく思います。私たちの願いは、St
「機械学習〜推薦システムを題材に〜」講義資料(生成AIの話題も含む)｜masa_kazama
2023年に東京都立大学で非常勤講師として、学部3年生向けに「機械学習〜推薦システムを題材に〜」というテーマで講義をしました。 90分×3コマ×2日間の計6コマの集中講義で、Streamlitで映画のレコメンドアプリを実際に作ってみるなどの演習も含めたものです。 昨年、大学院生向けに同様の講義を3コマ分していたので、それを拡張する形で、最近話題の生成AIの話も1コマ分用意しました。（昨年の授業資料はこちらにあります。） 推薦システムや生成AI×推薦システムについて興味ある方のご参考になりましたら。 1日目(90分×3コマ) 推薦システムの概要 推薦システム-各推薦アルゴリズム 推薦システムの周辺技術(評価指標について)
最強のツール「LangSmith」が登場した話【Python / LangChain】
【📩 仕事の相談はこちら 📩】 お仕事の相談のある方は、下記のフォームよりお気軽にご相談ください。 https://forms.gle/G5g1SJ7BBZw7oXYA7 もしもメールでの問い合わせの方がよろしければ、下記のメールアドレスへご連絡ください。 info*galirage.com（*を@に変えてご送付ください） 🎁 「生成AIの社内ガイドライン」PDFを『公式LINE』で配布中 🎁 「LINEで相談したい方」や「お問い合わせを検討中の方」は、公式LINEでご連絡いただけますと幸いです。 （期間限定で配信中なため、ご興味ある方は、今のうちに受け取りいただけたらと思います^^） https://lin.ee/3zRuqKe おまけ①：生成AIエンジニア塾 より専門的な「生成AIエンジニア人材」を目指しませんか？ そんな方々に向けて、「生成AIエンジニア塾」というプログラムを
【メタサーベイ】Video Transformer
cvpaper.challenge の メタサーベイ発表スライドです。 cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ作成・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有します。 http://xpaperchallenge.org/cv/ Read less
[NAFNet] 機械学習で画像のノイズ除去、ブラー除去、超解像 [Denoise, Deblur, Super Resolution]
[NAFNet] 機械学習で画像のノイズ除去、ブラー除去、超解像 [Denoise, Deblur, Super Resolution] 2022年5月7日土曜日 Artificial Intelligence NAFNet 概要 近年、画像復元(Image Resolution)技術は様々な進歩がみられていますが、システムの複雑さも増加しています。 NAFNetは、SOTAを達成しつつ、計算効率の高い単純なベースラインで構成される画像復元技術です。 NAFNetは、Sigmoid, ReLU, GELU, Softmaxなどの非線形活性化関数を使用せず、乗算で置き換えるか、削除することでベースラインを単純化しています。 このため、非線形活性化関数フリーなネットワークであることから、Nonlinear Activation Free NetworkでNAFNetと呼ばれています。 NAFN
![[NAFNet] 機械学習で画像のノイズ除去、ブラー除去、超解像 [Denoise, Deblur, Super Resolution]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3828202bae4d9f41c2870f8975532387ece14e8a/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fblogger.googleusercontent.com%2Fimg%2Fb%2FR29vZ2xl%2FAVvXsEhTtUYLxfr2PIgqLCmf-FmjmdBQjzW4hVo2ToFgqsLN7uXqyoy2x9iUy-ftmpBs5VTu0LkanHRul1VeLmjHm91lV0ikrdxQR-dkQUcZs5pF2CY-qQwlKnfkX7MTz17Y7FJXOOw3iKohKGgdWWulRPeU41DoMabXxKrWbfeoWI4RYOpNGmhLPvdEg79FVw%2Fw1200-h630-p-k-no-nu%2Feyecache.gif)
物体認識モデルYOLOv3に完全勝利したM2Detの紹介｜せいしん
はじめに一般物体認識はここ数年で大きな進化を遂げました。その中でも実用的に使いやすい&よく使われている（気がする）のはYOLO v3だと思います。それは、ある程度の予測精度を持ちながら推論速度もはやいというモデルになっているためです。 今回説明するのはそのYOLOv3に対して、予測精度も推論速度も上回るようなモデルのM2Detです。予測精度と推論速度はトレードオフはありますが、どちらをとっても、下記の図のように他のモデルに優位性があることが分かります。 M2DetはAAAI2019に採録された論文のモデルでこれから使われる機会も増えるのではないかと思います。YOLOv3は著者実装や様々なフレームワークの実装、そして学習済みのモデルまで公開されていて非常に使いやすくなっていますが、M2Detも著者実装、学銃済みモデルの公開が予定されていて、公開されれば利用が増えると思います。公開予定のレポジ
Chatbot and Related Research Paper Notes with Images
Papers related to chatbot models in chronological order spanning about 5 years from 2014. Some papers are not about chatbots, but I included them because they are interesting, and they may provide insights into creating new and different conversation models. For each paper I provided a link, the names of the authors, and GitHub implementations of the paper (noting the deep learning framework) if I
画像認識のための深層学習
ゼミで発表した資料 ディープラーニングの中の一つのアプローチである畳み込みニューラルネットについての説明です 参考 岡谷 貴之（2013）「画像認識のための深層学習」『人工知能学会誌』28巻6号（2013年11月号）962pp
Chainerを使って白黒アニメの彩色実験をしてみた
JOI 夏季セミナー 2019 最終発表のスライドです．アニメーションが消失しているのでわかりにくいです．
キュウリ農家とディープラーニングをつなぐ TensorFlow
家のキュウリが枯れてしまってから知りました。 ある程度パラメータがはっきりすれば 大規模なFPGAで処理できるかもしれません。 12月3日の大垣ミニメーカーズフェアでデジタルフィルタの人と会えたら話してみます。 返信削除
松尾 豊
東京大学で、人工知能の研究を行っています。 ディープラーニング（深層学習）を中心とする技術で、人工知能の研究領域に大きなブレークスルーを生み出すこと、ウェブやものづくり等の産業に大きなインパクトをもたらすことを目指しています。松尾研究室では、多くの学生やスタッフが日々、新しい技術の研究と応用を行っています。[研究] 人工知能（特にディープラーニング）とウェブ工学が専門分野です。人工知能学会では2012年から2年間、編集委員長を務め、2014年から2018年まで倫理委員長を務めました。2017年には、日本ディープラーニング協会を設立し、理事長に就任しました。 これまで、人工知能（仮説推論、機械学習）、自然言語処理、社会ネットワーク分析、ソーシャルメディア、ウェブマイニングの研究を行ってきました。現在は、ディープラーニングの研究に注力して研究を進めています。 [業績] 東京大学大学院工学系研究
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Convolution Block Attention Module (CBAM) | Paperspace Blog
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