TechCrunch | Startup and Technology NewsAccountsIQ, a Dublin-founded accounting technology company, has raised $65 million to build “the finance function of the future” for mid-sized companies.
奈良先端科学技術大学院大学など、そうめんをラーメンに錯覚させるARとGANを組み合わせたリアルタイム味覚操作システムを発表。白ご飯が焼飯にも
奈良先端科学技術大学院大学など、そうめんをラーメンに錯覚させるARとGANを組み合わせたリアルタイム味覚操作システムを発表。白ご飯が焼飯にも 2019-03-12 奈良先端科学技術大学院大学や電気通信大学などによる研究チームは、食品の外観を画像変換し、ARを使用して重畳することで視覚から味覚を錯覚させるGAN（generative adversarial network）を用いたリアルタイム味覚操作システムを発表しました。 論文：Enchanting Your Noodles: GAN-based Real-time Food-to-Food Translation and Its Impact on Vision-induced Gustatory Manipulation 著者：Kizashi Nakano, Daichi Horita, Nobuchika Sakata, Kiyos
[最新論文/GAN] ラベルがないなら推測すればいい。 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 論文紹介・画像引用 Google Brainより2019.3.6提出 https://arxiv.org/pdf/1903.02271v1.pdf 本研究のGANの特徴と成果 FIDスコア（低い方が良い） スコア８～９の間にある縦線はベースライン（すべてラベル付けされた画像を使ったBigGAN） 本研究の方法（$S^3GAN$）では ラベル付けされた画像は全体のたった１０%にも関わらずSOTAであるBigGANと同等の性能になった また全体の２０%をラベル付けされた画像にするとBigGANを超える性能となった 解像度128×128 上段
![[最新論文/GAN] ラベルがないなら推測すればいい。 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/89792d24bfcbaed2f7f5f8a9a554f92748054a07/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCJUU2JTlDJTgwJUU2JTk2JUIwJUU4JUFCJTk2JUU2JTk2JTg3JTJGR0FOJTVEJTIwJUUzJTgzJUE5JUUzJTgzJTk5JUUzJTgzJUFCJUUzJTgxJThDJUUzJTgxJUFBJUUzJTgxJTg0JUUzJTgxJUFBJUUzJTgyJTg5JUU2JThFJUE4JUU2JUI4JUFDJUUzJTgxJTk5JUUzJTgyJThDJUUzJTgxJUIwJUUzJTgxJTg0JUUzJTgxJTg0JUUzJTgwJTgyJnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmcz00N2ZkZDNiNmQ5YjA0OGRkMGE4YjdmOWRiMmQ4NTFkNQ%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBQaG9lYm9vb28mdHh0LWNvbG9yPSUyMzFFMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPWY5MTEwNzA0OWVjNTk4ZWYyY2FkMTY5MzI1NzgzNzY5%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D911774cdadc5ddf53bf781acc1d8e6fd)
敵対的生成ネットワーク（GAN）
cvpaper.challenge の Meta Study Group 発表スライド 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・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。2019の目標「トップ会議30+本投稿」「2回以上のトップ会議網羅的サーベイ」 http://xpaperchallenge.org/cv/Read less
若葉を人工知能で紅葉に。機械学習アルゴリズム「Cycle GAN」でAIを作ってみた | Ledge.ai
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ジョージア工科大学とGoogle Brain、GANの学習プロセスをリアルタイムに可視化するWebブラウザベースの対話型視覚化ツール「GAN Lab」を発表
ジョージア工科大学とGoogle Brain、GANの学習プロセスをリアルタイムに可視化するWebブラウザベースの対話型視覚化ツール「GAN Lab」を発表 2018-10-05 ジョージア工科大学とGoogle Brainの研究者らは、敵対的生成ネットワーク「Generative Adversarial Networks（GAN）」の学習プロセスを可視化するインタラクティブ視覚化ツール「GAN Lab」を発表しました。 論文：GAN Lab: Understanding Complex Deep Generative Models using Interactive Visual Experimentation 著者：Minsuk Kahng, Nikhil Thorat, Duen Horng (Polo) Chau, Fernanda B. Viegas, Martin Watte
統計的声質変換の紹介 - nico-opendata
nico-opendata niconicoでは、学術分野における技術発展への寄与を目的として、 研究者の方を対象に各種サービスのデータを公開しています。 ニコニコ動画コメント等データセット (株)ドワンゴ及び(有)未来検索ブラジルと国立情報学研究所が協力して研究者に提供しているデータセットです。 ニコニコ動画コメント等のデータが利用可能です。 利用申請フォーム※国立情報学研究所へリンクします ニコニコ大百科データ (株)ドワンゴ及び(有)未来検索ブラジルと国立情報学研究所が協力して研究者に提供しているデータセットです。 ニコニコ大百科のデータが利用可能です。 利用申請フォーム※国立情報学研究所へリンクします Nico-Illustデータセット Comicolorization: Semi-Automatic Manga Colorization Chie Furusawa*、Kazuyu
Crypko ホワイトペーパー和訳 | 珈琲ねむりや
6/30追記：公式のホワイトペーパーとして採用頂きました。技術用語等修正して下さっているので、より正確になっていると思います。 →公式日本語版はこちらからどうぞ。 AIによる美少女画像生成を利用したブロックチェーンゲーム Crypko(くりぷこ)のホワイトペーパーの和訳です。 原文はこちら 以下、和訳です ↓ 敵対的生成ネットワーク（GAN）を使った、クリプトコレクティブル・ゲーム。(ver.0.8.0) 概要 2018年、AI（人工知能）とブロックチェーンが注目を集めています。しかし、一般の人々は、理解出来ないと感じていたり、片方しか知らないというケースがほとんどです。研究者やマスコミは美しい青写真を描いていますが、人々はAIやブロックチェーンが今どんな開発段階にあり、これらの技術で何ができるのか、どのように生活が変わろうとしているのかを分かっていません。 他方、これらの2つの技術は、ほ
タカハシ春の GAN 祭り！〜 一日一GAN(๑•̀ㅂ•́)و✧ 〜 - ABEJA Tech Blog
ABEJAでリサーチャーをしています高橋です。 昨今 deep learning 界隈では Generative Adversarial Net(GAN) が流行っていて、世はまさにガンガン行こうぜ時代ですね。 GAN を用いると綺麗な絵が作成できたり二つの絵の中間のような絵を生成できたりします。例えばこの論文のような感じです。このように GAN は有用なモデルである一方、最近の GAN では急によくわからない式が出てきたりするので、勉強も兼ねて「一日一GAN」をやってみました。今回読んだ論文のリストは以下です。 EBGAN (https://arxiv.org/abs/1609.03126 ) WGAN (https://arxiv.org/abs/1701.07875) LSGAN (https://arxiv.org/abs/1611.04076) f-GAN (https://ar
Generative Adversarial Networks(GAN)を勉強して、kerasで手書き文字生成する - 緑茶思考ブログ
Generative Adversarial Nets（GAN）はニューラルネットワークの応用として、結構な人気がある。たとえばYann LeCun（現在はFacebookにいる）はGANについて以下のように述べている。 “Generative Adversarial Networks is the most interesting idea in the last ten years in machine learning.” GANを始めとする生成モデル系研究は、 これまで人間にしかできないと思われていたクリエイティブな仕事に対して、 機械学習が踏み込んでいく構図なためか、個人的にもワクワクする分野だ。 これまで分類問題を中心に実装してきてそろそろ飽きてきたため， 一番最初のGAN論文を頑張って理解して、 その内容をkerasで実装してみることにする． Generative Adver
医薬品設計とニューラルネットワーク - Qiita
Nextremer Advent Calendar 2016の14日目の記事です。 医薬品設計含めケモインフォマティクスの分野でニューラルネットワークがどのように活用されているのか興味があり調べてみました。 簡単に医薬品設計について説明してから、これとニューラルネットワークの最近の動向について記述します。また最後に今回興味を持つきっかけとなった、Variational Auto Encoderを元にして新しい化学構造を生成する生成モデルベースのアプローチについても紹介したいと思います。 自分は有機化学を少しかじった程度なので、誤り等あったらご指摘お願いします。 医薬品設計とは 新しい薬を発見することが目標な創薬とは異なり、医薬品設計では特定の化学反応を理解してそのタスクに特化した分子を作り上げることを目標とします1 2。 例えばある蛋白質がある病気において重要な役割を果たすとわかった時、こ
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Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing · Issue #387 · arXivTimes/arXivTimes
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