第1章 理論編 ・深層学習とは (p.13-) ・ニューラルネットワークとは (p.31-) ・どうやって学習するか: 勾配降下法 (p.57-) ・深層学習の注意点 (p.91-) 第2章 応用編 ・分類問題 (p.110-) ・画像認識 (p.120-) ・音声認識／自然言語処理…
中学生でもわかる深層学習
第1章 理論編 ・深層学習とは (p.13-) ・ニューラルネットワークとは (p.31-) ・どうやって学習するか: 勾配降下法 (p.57-) ・深層学習の注意点 (p.91-) 第2章 応用編 ・分類問題 (p.110-) ・画像認識 (p.120-) ・音声認識／自然言語処理…
真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
深層距離学習(Deep Metric Learning)の基礎から紹介 - OPTiM TECH BLOG
こんにちは、R&Dチームの河野(@ps3kono)です。深層学習モデルの開発を担当しております。 今回は、画像分類、画像検査、顔認識や異常検知など様々な分野に利用されている深層距離学習(Deep Metric Learning)について紹介したいと思います。 Deep Metric Learningとは 定番のクラス分類と距離学習によるクラス分類の違い 距離学習の進化 1. 対照的(contrastive)アプローチ サンプル選択(sample selection) 代表的な学習手法 Contrastive loss Triplet loss さらなる改善と進化 対照的アプローチの問題点 2. Softmaxをベースにしたアプローチ 代表的な学習手法 Center loss SphereFace CosFace ArcFace さらなる改善と進化(2019年以降) 推論 深層距離学習の利点
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる
「映像も物理も、微分可能になるとすごいことが起きる」ということの意味を文系にもわかるように説明しようと試みる 2021.07.26 Updated by Ryo Shimizu on July 26, 2021, 07:12 am JST 最近のプログラミングの新しい波は微分可能プログラミング(differentiable programming)である。 微分可能プログラミングとは、簡単に言うと・・・と思ったが、簡単に言うのは結構難しい。 まず「微分」という言葉があまり簡単ではない印象がある。 まずは微分と積分の関係性を説明しておこう。文系の読者に向けた記事であるので、非常にざっくりと説明してみよう(そのかわり、元々数学が得意な読者にとっては直感的ではない説明になるかもしれない)。 まず、瓶からコップにジュースを移すような状況を想定してみる。 瓶からコップが一杯になるまで60秒で注ぐとし
PythonやAIのための数学の基礎を学べる講座が無料に | Ledge.ai
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2020年のおもしろかったDL/ML論文10選 - Qiita
はじめに 2020年も，機械学習コミュニティでは多くの新しい成果が見られました．2019年に引き続き，1年を振り返ってもっとも面白かった論文を10本紹介したいと思います． * 本記事は，私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し，適宜加筆修正したものです． ** 記事中の画像は，ことわりのない限り対象論文からの引用です． 論文10選（公開順） 普段から，読んだ論文を簡単にまとめてツイートしているので，それを使って公開日順に振り返っていきます．対象はおおまかに「2020年に公開された論文」と「2020年に学会・雑誌で発表されたもの」とします．全くの主観で選んでいるので，私の興味範囲である深層学習および応用研究に偏っている点はご容赦ください． 紹介するのはこちらの10本です！ Rigging the Lottery: Making All Tickets Winners PIFuHD: Multi
AI学習の新定番「NVIDIA Jetson Nano 2GB 開発者キット」実機レビュー、話題のJetson AI認定制度も解説 - ロボスタ ロボスタ - ロボット情報WEBマガジン
2020年10月5日、NVIDIAからJetsonシリーズの新製品「Jetson Nano 2GB 開発者キット」(以下Jetson Nano 2GB)が発表され、59ドルの価格（日本国内販売はワイヤレスモジュール非同梱の54ドル版）とともに大きな話題になりました。「Jetson Nano 2GB」は、2019年3月に発表された「NVIDIA Jetson Nano 開発者キット」(4GB)と比べてメモリ容量が少なくなった代わりに価格を抑えた廉価版で、主に学生や教育者向けに位置づけられた製品です。 製品の発表のほかに、もうひとつ重要なトピックとして、NVIDIAが認定する「Jetson AI Certification」というAI認定制度がスタートすることも発表になりました。これからAI学習をはじめる人にとっては、まずは目指す目標のひとつとして、ビジネスでAIに関わっている人は修得するスキ
AIは人を笑わせられるのか？ ボケの自動生成を競う、お笑いAIバトルの舞台裏
AIはボケで人を笑わせられるのか？ 針原佳貴氏（以下、針原）：みなさま、お待たせいたしました。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、ソリューションアーキテクトの針原です。「電笑戦 ～AIは人を笑わせられるのか？ 挑戦を支える技術とAWS～」というセッションを始めてまいりたいと思います。 本技術セッションでは、「電笑戦」の概要説明のあと、電笑戦のサンプルモデルを構築していただいた電通デジタル・石川さんより技術解説をしていただき、その後、電笑戦参加企業の3社から、これまでのモデル開発と本戦に向けた意気込みを語っていただきます。 まず初めに、みなさんご存知でしょうか。『ボケて』は、株式会社オモロキが運営している国内最大級のお笑いメディアです。1枚の画像に対して一言ボケを投稿して、笑いをとります。 例えば、この画像を見てボケられるでしょうか。 「いなり寿司」。こちらが実際に『ボケて』に投稿されてい
生成 Deep Learning
以下、日本語版の動作確認で使用したコマンドラインの例です。 $ python 01_generate_data.py car_racing --total_episodes 200 --time_steps 300 $ python 02_train_vae.py --new_model $ python 03_generate_rnn_data.py $ python 04_train_rnn.py --new_model --batch_size 100 $ python 05_train_controller.py car_racing -n 4 -t 1 -e 4 --max_length 1000 賞賛の声 訳者まえがき まえがき 第I部 生成型ディープラーニング入門 1章 生成モデリング 1.1 生成モデリングとは何か？ 1.1.1 生成モデリングと識別モデリング 1.1.2
誰の声でも100人の声に変えられる声変換システム - Dwango Media Village(ドワンゴメディアヴィレッジ,dmv)
著者の声を録画・録音して声を変換し元の映像と組み合わせてみた映像です。 このときの変換元の音声は撮影用のスマートフォンで録音しており、部屋の残響が含まれるなど声が少し不鮮明になる収録環境ですが、それでもしっかり声変換できていることがわかると思います。 概要 Dwango Media Villageの廣芝です。 誰の声でも狙った複数の人の声に変えることができる声変換システムを開発し、実際に声を変えることができるデモページを公開しました。 (2022年5月 SeirenVoiceシリーズの製品化に伴いデモページは終了しました。) この記事では、声変換技術を研究開発する際に取り組んだ課題について紹介します。 声の変換技術には、リアルタイム性と品質のトレードオフがあります。 既存の声変換システムはリアルタイム性を重視する傾向がある一方、品質を重視したものはあまり見かけません。 品質を優先した声変換
ディープラーニングを学び始めた方へ 東京大学／松尾豊教授の動画 - Qiita
1.はじめに ディープラーニングを学び始めた方にとって、東京大学／松尾教授の動画を見ることは、とても刺激的で勉強になり面白いものだと思います。今回、松尾教授の講演に加えて対談やパネルディスカッションも含めた動画のリンクをまとめましたので、よろしかったら見て下さい。 おすすめは、01, 05, 14, 16, 23, 27 です。 2.動画リンク 講演には★の表示がしてあります。 □2012年 ★01.Computer will be more clever than human beings 東京大学版TEDです（もちろん日本語です）。ウェブを利用した情報の利用と人工知能の可能性についてコンパクトにまとめています。ディープラーニングには触れていませんが、若々しい松尾教授の姿が見れて、内容も興味深いです。<おすすめです。>(15分) □2013年 02.ＩＴ融合シンポジウム ～企業・研究者に
物体検出のDeepLearning読むべき論文7選とポイントまとめ【EfficientDetまでの道筋】 - Qiita
お久しぶりです。 2012年のHintonさんのAlexNetによるILSVRCでの圧勝を皮切りに、画像認識の世界でもDeepLearningが脚光を浴びることとなりました。 物体検出の世界でも現在DeepLearningを用いたモデルが主流になっています。 https://paperswithcode.com/sota/object-detection-on-coco を見ると、 COCO test-devにおいて、state-of-the-art(SoTA)のモデルはEfficientDet-D7xのようです。 独断と偏見も少々ありますが、そのEfficientDetを理解するために読むべき論文を7つ集めてみました。 DeepLearning以降の物体検出に焦点を当てて、出来るだけ簡潔につらつらと書いていきたいと思います。 物体検出とは 物体検出について知らないという人は以下の動画を見
Self-Attentionを全面的に使った新時代の画像認識モデルを解説！ - Qiita
08/31 (2020): 投稿 08/31 (2020): 「畳み込みを一切使わない」という記述に関して、ご指摘を受けましたので追記いたしました。線形変換においては「チャネル間の加重和である1x1畳み込み」を実装では用いています。 08/31 (2020): 本論文で提案されているモデルの呼称に関して認識が誤っていたためタイトルおよび文章を一部修正しました。 言葉足らずの部分や勘違いをしている部分があるかと思いますが、ご指摘等をいただけますと大変ありがたいです。よろしくお願いします！(ツイッター:@omiita_atiimo) 近年の自然言語処理のブレイクスルーに大きく貢献したものといえば、やはりTransformerだと思います。そこからさらにBERTが生まれ、自然言語の認識能力などを測るGLUE Benchmarkではもはや人間が13位(2020/08現在)にまで落ちてしまっているほ
Deep Learning ideas that have stood the test of time
Deep Learning is such a fast-moving field and the huge number of research papers and ideas can be overwhelming. The goal of this post is to review ideas that have stood the test of time. These ideas, or improvements of them, have been used over and over again. They’re known to work. If you were to start in Deep Learning today, understanding and implementing each of these techniques would probably
Deep Learning入門：マルチタスク学習
Deep Learningを用いてマルチタスク学習と呼ばれる、複数の機能を1つのモデルに学習する方法について解説します。 前回の動画：Attention（注意） https://www.youtube.com/watch?v=g5DSLeJozdw ニューラルネットワーク学習の仕組み https://www.youtube.com/watch?v=r8bbe273vEs 再生リスト「実践Deep Learning」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh20zNXqPYhQXU6-m5SoN-4Eu 再生リスト「Deep Learning 精度向上テクニック」 https://www.youtube.com/playlist?list=PLg1wtJlhfh216rnmSv_oEDuchRjgUqxBi 再生リスト「De
データサイエンティストとして読んで役立った本たち@2020-07｜だみ〜
2016年10月に未経験・新人データサイエンティストで雇ってもらいました。当時はまだ業界が牧歌的だったのと、比較的書類上のスペックが高い若者だったのもあり、運良く拾ってもらえたのでした。今だと100％受かってないです。 そんな私が今までで読んだ本の中で、役に立った本をつらつら書いていきます。 現代の若者がどんどん優秀になっているので、これくらいでいまんとこいっぱしのデータサイエンティスト（@ビジネスサイド）になれるんだなあという基準を述べようかと思いました。何年か後に振り返りたいですね。 もちろん、これが誰かの学習の役に立てばと思っています。 ちなみに、アフィリエイト入れてないので気にせず買っていってください。 数学無難に解析学と線形代数学を勉強しておくといいと思っています。
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GitHub - VHellendoorn/Code-LMs: Guide to using pre-trained large language models of source code
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