GTC 2018におけるAI関連の発表内容、そこから見えるNVIDIAの方向性
ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「deepinsider.jp」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 NVIDIA社は、2018年3月18日から22日まで、米国カリフォルニア州サンノゼ市で、同社の年次イベントであるGTC 2018を開催した。GTCは、GPU Technology Conferenceの略だが、最近では、「AI & Deep Learning Conference」と併記されるようになった。かつては、GPUによるグラフィックス技術などが中心だったが、NVIDIA社がAI技術に積極的に取り組むようになってから大きく変化している。参加者はここ数年、年々増加しており、今年は、のべ9000人を越
Generating Adversarial Malware Examples for Black-Box Attacks Based on GAN
Machine learning has been used to detect new malware in recent years, while malware authors have strong motivation to attack such algorithms. Malware authors usually have no access to the detailed structures and parameters of the machine learning models used by malware detection systems, and therefore they can only perform black-box attacks. This paper proposes a generative adversarial network (GA
猫でも分かるVariational AutoEncoder
1. Ishikawa Watanabe Lab THE UNIVERSITY OF TOKYO http://www.k2.t.u-tokyo.ac.jp/ 猫でも分かる Variational AutoEncoder 2016/07/30 龍野 翔 (Sho Tatsuno) 2. Ishikawa Watanabe Lab http://www.k2.t.u-tokyo.ac.jp/ 今回の内容 • Variational Auto-Encoderの解説 – 生成モデルそのものの概要 – Variational Auto-Encoder(VAE)のなるべく噛み砕いた解説 – その他生成モデル論文のざっくりした紹介 • 説明すること/しないこと – 説明すること » 生成モデルの簡単な概要と事例 » Variational AutoEncoderの構造と数式的・直感的理解 – 説明しな
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「勘ですよ、YAZAWAの勘」矢沢永吉がライブチケットを完全電子化するワケ
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