巨人たちが語るディープラーニングの未来（翻訳記事） - Preferred Networks Research & Development
比戸です。スムージーの美味しい季節ですね。 今回は「ディープラーニングの未来」というパネルディスカッションに関するブログの翻訳をお送りします。この業界の有名人が多数参加していて、とても興味深い内容だったため、日本のコミュニティでも共有できたらと思ったのです。 それは2015年7月に開かれた機械学習の国際会議・ICML内のDeep Learning Workshopの企画でした。元記事はワークショップ主催者のKyunghyun Cho氏のBrief Summary of the Panel Discussion at DL Workshop @ICML 2015です。ご本人の許可を得られたので、以下に日本語訳を掲載します。なるべく原文に忠実に訳したつもりですが、分かりづらい部分は意訳が入っているため、もし誤りがあればご指摘下さい。 — ここから翻訳 <はじめに> ICML 2015で開かれた
顔認証技術: DeepFace と Pyramid CNN - Preferred Networks Research & Development
得居です。3月下旬とは思えない寒さに凍えています。 Facebook が CVPR2014 に投稿しアクセプトされていた顔認証に関する論文 [1] が MIT Technology Review にて紹介されたことで注目を集めています。DeepFace と名付けられた手法で、同社が集めた4030人の顔写真440万枚を用いた大規模学習によってほぼ人間並の人物識別性能を達成しているということで、なかなかキャッチーな話題です。一方、Face++ という顔認証・分類のプラットフォームを展開する Megvii社 がつい先日公開したプレプリント [2] でも DeepFace と同程度の性能を達成しています。今日はこの2つの論文を解説します。 DeepFace の論文では、検出された顔矩形に対して以下の3つの処理を施しています。 矩形の2次元アラインメント 3次元モデルを用いた out-of-plan
機械学習CROSSをオーガナイズしました - Preferred Networks Research & Development
もう豆まきしましたか？比戸です。 1月17日に、エンジニアサポートCROSSで機械学習のセッションをオーナーとして主催させて頂きました。今回はその報告と内容のまとめをさせて頂きます。 エンジニアサポートCROSSは今年で3回目を迎える、主にWeb系のエンジニアが集まる技術イベントで、今年も800人以上が集まったそうです。すごいですね。 並列開催されるパネルディスカッションを基本とするイベントで、有名なWeb関連サービスを持っているわけではないPFIの私がオーナーということで、持てる人脈をフル活用してパネリストをお願いしたところ、お声がけした方全員にご登壇いただけることになりました。 Yahoo!JAPAN研究所 田島さん 楽天技術研究所 平手さん ALBERT 小宮さん FFRI 村上さん 産総研 油井さん Gunosy 福島さん 大手Web企業から尖ったサービスの会社、アカデミア周辺まで
Integral Channel Featuresによる歩行者認識 - Preferred Networks Research & Development
はじめまして、新入社員の阿部です。入社して3ヶ月経ちました。 この記事では、歩行者検出の手法である Integral Channel Features について解説したいと思います。 はじめに 歩行者検出（人検出）は画像認識のメジャーな問題のひとつで、読んで字の如く画像中の歩行者を見つけるという問題です（上図）。たくさんの応用が考えられるため盛んに研究されていましたが、特に「顔検出」の実用化のメドがたった2000年代はじめから顔検出の次の問題として研究が活発になったようです。 人検出の手法の基本的なアイデアは顔検出のものと共通ですが、人検出に特有の難しさとして大きな姿勢変化や隠れが起こりやすいこと、髪型や服装、体型等に多様性があり、これらを克服するための様々な方法が研究されています。本記事では高精度かつ高速な検出手法として近頃注目されている”Integral Channel Feature
C++の行列ライブラリ Eigenの紹介 - Preferred Networks Research & Development
C++で行列計算をする場合に便利なライブラリEigenを紹介したいと思います。 ベクトル・行列演算は知っているからEigenの使い方だけを教えてくれというかたは最初の章は読み飛ばしてください。 — 多くの統計処理がベクトル・行列演算を用いるとコンパクトに表すことが知られています。ちょっと複雑そうにみえる問題も整理してみるとベクトル・行列演算で書ける場合が多いです。（ベクトル・行列という言葉に抵抗がある方はそれぞれを単に配列、配列の配列とでも思ってもらえればいいでしょう）。ベクトルの内積は\(u^T v = u_1 v_1 + u_2 v_2 + \ldots +\)として求められ、ベクトルのノルムは自分自身のベクトルとの内積の平方根、\(|u| = \sqrt{ u^T u} \)として求められます（以降ベクトルは全て列ベクトルを指すとします）。 例えば、あるユーザーの商品の購買履歴は、\
今年のSIGKDDベストペーパーを実装・公開してみました - Preferred Networks Research & Development
毎日暑いですね。比戸です。 ちょうど今週シカゴで開かれていたSIGKDD2013でBest research paperに選ばれたEdo Liberty氏 (Yahoo! Haifa Labs)の”Simple and Deterministic Matrix Sketching”のアルゴリズムを実装して公開してみました。 元論文PDFは著者サイトから、私が書いたPythonコードはGithubからそれぞれ入手できます。 SIGKDD (ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining)はACM主催で行われる、知識発見＆データマイニングにおけるトップ会議です。最近は機械学習との境目が曖昧になってきましたが、査読時には理論的な新しさだけでなく、実データ（特に大規模データ）を使った実験での評価が必要とされるのが特徴です。
ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
数学に近い分野の情報収集 - Preferred Networks Research & Development
はじめに 大野です。今回は数学に関する情報入手方法について、自分が知っている範囲でお話をしようと思います。特に4月に大学や大学院に入学した方や、数学の勉強を始めたいけれど何から始めればよいかわからないという方などを想定して紹介していこうと思います。 数学に限らないかもしれませんが、勉強をしようとすると解決すべき問題が色々と生じます。 そもそも文献（本・講義録・雑誌）はどこにあるのか 文献はあるけれど、どれから調査・勉強を始めればよいか 勉強を始めたけれどわからなすぎる。誰かに質問したいけれどどこで聞けば良いのだろうか 以下では大体この流れに沿って情報源などを紹介していこうと思います。 文献を探す 本 図書館 私の地域の公共図書館は比較的数学の本が充実しており、数学の本もよく借りています。どの分野でも専門書は通常の本よりも高額で、購入するのに躊躇するかもしれません。ですので、まず試しに図書館
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Googleの並列ログ解析向け言語「Sawzall」が公開されたので使ってみた | Preferred Research Blog