Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権｜知的財産・IT・人工知能・ベンチャービジネスの法律相談なら【STORIA法律事務所】
ホーム ブログ 人工知能（ＡＩ）、ビッグデータ法務 Midjourney、Stable Diffusion、mimicなどの画像自動生成AIと著作権｜知… はじめに Midjourney、Stable Diffusion、mimicなど、コンテンツ（画像）自動生成AIに関する話題で持ちきりですね。それぞれのサービスの内容については今更言うまでもないのですがMidjourney、Stable Diffusionは「文章（呪文）を入力するとAIが自動で画像を生成してくれる画像自動生成AI」、mimicは「特定の描き手のイラストを学習させることで、描き手の個性が反映されたイラストを自動生成できるAIを作成できるサービス」です（サービスリリース後すぐ盛大に炎上してサービス停止しちゃいましたが）。 で、この手の画像自動生成AIのようなコンテンツ自動生成AIですが、著作権法的に問題になる論点は大体決ま
CVMLエキスパートガイド | ホーム – コンピュータビジョン中級者を支援する「探求型の学習サイト」
ニュース | 管理人からのお知らせ 2024年2月27日：このサイトの総アクセス数が100万PVを超えました． 2023年9月21日：仕事術・マネジメント術・組織改善のおすすめ書籍 のページを新規追加しました． 2023年4月30日: Pythonで学ぶ画像認識の著者陣とやりとりをし，Githubページから当サイトの推選リンクを張って頂きました．本書の紹介記事にもリンクしていただきました． 2023年3月14日: 用語集から📚用語Wikiという名称に変更しました 1. 概要 ：探求型の学習支援の「拠点」サイト コンピュータビジョンやディープラーニングを専門とする中級レベル以上の研究開発者を対象を，強力に支援するポータル型サイトが「CVMLエキスパートガイド」です．管理人が厳選した，最重要な標準的スキル(プロとして熟練させたい基礎)の，徹底的な習熟に的をしぼっています． 以下のサイト内・サ
ごちきか
ごちきか# NTTコミュニケーションズ イノベーションセンターでは、社会・産業DXのためのSmart World の一環として、時系列データ分析手法の研究開発、お客さまのデータ分析支援や社内データ分析人材育成を行っています。 ごちきか（gochikika） は、これら研究開発成果やデータ分析人材育成コンテンツをまとめたナレッジベースです。大別してメインコンテンツは以下の通りです。 分析: 主に製造業の時系列データを対象として、前処理からモデリングまで一連の基本的な分析手法をPythonコード付きで解説しています。 特集記事: 比較的新しめであったり難易度の高い手法や、私たちの取り組みを知ってもらうための学会発表資料が掲載されます。また一部未分類なコンテンツが格納されています。 私たちの研究開発成果は、同じくイノベーションセンターで開発しているノーコードAI開発ツールNode-AI に搭載さ
Stanford CS 224N | Natural Language Processing with Deep Learning
Logistics Lectures: are on Tuesday/Thursday 4:30 PM - 5:50 PM Pacific Time in NVIDIA Auditorium. The lectures will also be livestreamed on Canvas via Panopto. Lecture videos for enrolled students: are posted on Canvas (requires login) shortly after each lecture ends. Unfortunately, it is not possible to make these videos viewable by non-enrolled students. Publicly available lecture videos and vers
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
How to Easily Draw Neural Network Architecture Diagrams
Image by AuthorAs we work with increasingly complex neural networks, the architecture can grow into something difficult to comprehend and digest. And when we want to explain these architectures to technical and non-technical audiences, the usual model summary printout does not make it any easier to grasp. Summary printouts are not the best way of presenting neural network structures | Image by aut
GitHub - vahidk/EffectivePyTorch: PyTorch tutorials and best practices.
PyTorch is one of the most popular libraries for numerical computation and currently is amongst the most widely used libraries for performing machine learning research. In many ways PyTorch is similar to NumPy, with the additional benefit that PyTorch allows you to perform your computations on CPUs, GPUs, and TPUs without any material change to your code. PyTorch also makes it easy to distribute y
Practical Deep Learning for Coders - The book
Deep Learning for Coders with Fastai and PyTorch: AI Applications Without a PhD is the book that forms the basis for this course. We recommend reading the book as you complete the course. There’s a few ways to read the book – you can buy it as a paper book or Kindle ebook, or you can read it for free online. The whole book is written as Jupyter notebooks, so you can also execute all the code in th
【Deep Learning研修（発展）】系列データモデリング (RNN / LSTM / Transformer) 第７回「Transformer」
【Deep Learning研修（発展）】（ https://www.youtube.com/playlist?list=PLbtqZvaoOVPA-keirzqx2wzpujxE-fzyt ）はディープラーニング・機械学習に関する発展的な話題を幅広く紹介する研修動画シリーズです。Neural Network Consoleチャンネル（https://www.youtube.com/c/NeuralNetworkConsole/ ）でもディープラーニングに関するより基礎的な内容の解説動画を公開しておりますので、ぜひそちらも御覧ください。 本動画は「系列データモデリング」の第７回の動画です。前回のAttentionに続き、深層学習分野において大きなインパクトを与えた手法であるTransformerについて説明します。 [スライド5] Attention Is All You Need
【徹底解説】VAEをはじめからていねいに | Academaid
初学者の分かりやすさを優先するため，多少正確でない表現が混在することがあります。もし致命的な間違いがあればご指摘いただけると助かります。 はじめに 近年の深層学習ブームにおいて，VAE（変分オートエンコーダ: variational autoencoder）の果たした貢献は非常に大きいです。GAN（敵対的生成ネットワーク: generative adversarial network）やFlowと並んで，生成モデルの三大巨頭として主に教師なし学習や半教師あり学習で応用されています。 多くの書籍やWeb上の資料では「VAEはオートエンコーダの発展手法である」と説明されています。名前にもAE（オートエンコーダ）と入っているので，そう思ってしまうのは一見当然のことのように思えます。しかし，語弊を恐れずに言うと，この説明は深刻な誤解を読者に与えています。Kingmaらの原著論文を読めば，VAEがA
Deep Learning for AI – Communications of the ACM
How can neural networks learn the rich internal representations required for difficult tasks such as recognizing objects or understanding language? Yoshua Bengio, Yann LeCun, and Geoffrey Hinton are recipients of the 2018 ACM A.M. Turing Award for breakthroughs that have made deep neural networks a critical component of computing. Research on artificial neural networks was motivated by the observa
TensorFlow 2.4 : ガイド : 基本 – Tensor へのイントロダクション – ClassCat® AI Research
TensorFlow 2.4 : ガイド : 基本 – Tensor へのイントロダクション (翻訳/解説) 翻訳 : (株)クラスキャット セールスインフォメーション 作成日時 : 12/22/2020 * 本ページは、TensorFlow org サイトの Guide – TensorFlow Basics の以下のページを翻訳した上で 適宜、補足説明したものです： Introduction to Tensors * サンプルコードの動作確認はしておりますが、必要な場合には適宜、追加改変しています。 * ご自由にリンクを張って頂いてかまいませんが、sales-info@classcat.com までご一報いただけると嬉しいです。
バッチ正規化を使用しない新たなチャンピオンNFNetsが登場！画像タスクトップの性能！
3つの要点 ✔️ 新しいadaptive gradient clipping法を用いたバッチ正規化の代替 ✔️ 正規化なしアーキテクチャNFNetsがSOTAを達成 ✔️ バッチ正規化を用いたモデルよりも、優れた学習速度と伝達学習能力を持つ High-Performance Large-Scale Image Recognition Without Normalization written by Andrew Brock, Soham De, Samuel L. Smith, Karen Simonyan (Submitted on 11 Feb 2021) Comments: Accepted to arXiv. Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (cs.LG); Ma
An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition...
Abstract: While the Transformer architecture has become the de-facto standard for natural language processing tasks, its applications to computer vision remain limited. In vision, attention is either applied in conjunction with convolutional networks, or used to replace certain components of convolutional networks while keeping their overall structure in place. We show that this reliance on CNNs i
DEEP LEARNING · Deep Learning
Description This course concerns the latest techniques in deep learning and representation learning, focusing on supervised and unsupervised deep learning, embedding methods, metric learning, convolutional and recurrent nets, with applications to computer vision, natural language understanding, and speech recognition. The prerequisites include: DS-GA 1001 Intro to Data Science or a graduate-level
モダンな深層距離学習 (deep metric learning) 手法: SphereFace, CosFace, ArcFace - Qiita
はじめに 顔認識 (face recognition) 等の個体識別問題において、距離学習は非常に重要です。ここで個体識別問題というのは、顔認識を例に取ると下記のようなものです。 2つの顔画像ペアが与えられた際にその顔画像ペアが同一人物のものであるかを判定する1:1認証 N人の顔画像データが予め与えられた状態で、個人が特定されていない顔画像が入力された際に、その顔画像がN人のうちどれであるか、またはどれでもないかを判定する1:N認証 何故距離学習が重要かというと、クラス分類問題とは異なりクラス数が不定で各クラスに属する画像を事前に得ることができず1、クラス分類問題として解くことができないためである。このため、何かしらの学習済みモデルを利用して各画像から特徴ベクトルを抽出し、その特徴ベクトル間の距離がしきい値以下であれば同一人物、しきい値より大きければ異なる人物と判定する（コサイン類似度等の
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Deep Learning Drizzle
Understanding Deep Learning
CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
いとう on Twitter: "最近NNの数学的定式化が一部で流行っているっぽいので昨日リプライで送られてきた論文紹介するけど。これ数学プロパーが深層学習を勉強するときに一番良いPDFではと思えるレベル。よくここまでサーベイできるなと。。。(200ページ以上ある… https://t.co/8GfQYxQWYA"
