連載目次 本稿ではGoogle Colaboratory（以下、Colab）に搭載されている機能の中で、あまり知られていないと思われるものを厳選して、スクリーンキャプチャ中心で紹介する。以前に「Google ColabユーザーのためのTipsトップ10」という記事を公開しているが、本稿はその第2弾という位置付けになる。 ※本稿を執筆するに当たって、公式YouTube動画「Google Colab features you may have missed（見逃しがちなGoogle Colabの機能）」と公式Twitterアカウント「@GoogleColab」の内容を参考にした。 1. インタラクティブ・テーブル（Interactive Table）による表データ探索 Pythonデータ分析ライブラリー「pandas」のデータフレーム（DataFrame）を使って表データを扱う場合、Colab

初めに CFRが収束する様子 OpenSpielとは DEEPMINDが作成した研究者向けの強化学習フレームワークのOSSです。マルチエージェントRLの研究の促進や研究の再現性の向上を目的としています。 主にPythonとC++で書かれていますが、Go、Juliaもサポートされています。 深層強化学習はTensorFlow1、2、JAXとPytorchに対応しています。 最近実験的にrustをサポートし始めているようです。 想定される読者 強化学習について勉強してみたいけどまずは動くものを作ってみたい！という人向けです。 今回の内容（3行まとめ） ばかなおうじさんの記事を参考にCFRの実装 状態数の少ないゲーム(kuhn_poker)での実験で実装が正しいかを確認 同時手番ゲーム(報酬が歪なジャンケン)を展開型ゲームとみたててopen_spiel上で作成し視覚的にも均衡に近づいていることを

はじめに 今更感満載ですが・・・ ↑　↑　↑　このマリオ君が ↑　↑　↑　こうなるように頑張った話！ Gitは以下。環境構築の流れとかも以下を参照。 開発環境 プラットフォームとか Hyper-V Ubuntu18 Anaconda Python3.8 Tensorflow2.2.0など、Pythonライブラリ色々 (envs/conda_env.yaml参照) エミュレータ FCEUX 2.2.2 開発環境以外の動作確認済み環境 GPU on WSL2環境 WSL2 Ubuntu20 GPU環境 (cuda toolkit 10.2) それより上のレイヤは開発環境と同様 ⇒　学習がCPUよりとても速かった。 あと、WSLなのでHyper-Vより軽量。 ここの詳細はメインとは逸れるので、末尾に記載。 マリオが動くまで AnacondaとエミュレータであるFCEUX 2.2.2の環境構築は終

Latest news Discover our latest AI breakthroughs and updates from the lab Responsibility & Safety The ethics of advanced AI assistants The ethics of advanced AI assistants Exploring the promise and risks of a future with more capable AI Research TacticAI: an AI assistant for football tactics As part of our multi-year collaboration with Liverpool FC, we develop a full AI system that can advise coac

rinna社、日本語に特化した言語画像モデルCLIPを公開商用利用可能な Apache-2.0 ライセンスで公開することで日本語の言語・画像コミュニティに還元 rinna株式会社（本社：東京都渋谷区/代表取締役：ジャン“クリフ”チェン、以下rinna社）は、日本語に特化した言語（テキスト）と画像の関係を表現できる事前学習言語画像モデルCLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）とその改良版モデルCLOOBを学習し、商用利用可能な Apache-2.0 ライセンスで公開したことを発表します。 本モデルを公開することにより、日本語における言語・画像理解に関する研究の活発化に繋がることを期待しています。今後の研究成果は引き続き公開し、研究・開発コミュニティへ還元していきます。 ■概要 rinna社はこれまでに、日本語の自然言語処理 (NLP) に特化

DeNA, Mobility TechnologiesのAI勉強会で発表した資料です ・顔認識分野周りってどんな感じなの ・特に、最近のArcFaceまわりの手法どうなってきてるの 紹介論文： AdaptiveFace (CVPR’19) AdaCos (CVPR’19） (MV-ArcFace (AAAI’20)) CurricularFace (CVPR’20) GroupFace (CVPR’20) Sub-center ArcFace (ECCV’20) MagFace (CVPR’21) ElasticFace (CVPRW’22) AdaFace (CVPR’22)

VOSK Kaldiがベースの完全ローカルで動作する音声認識ツールキット 日本語モデルが用意されてるしマイクでのストリーム認識もできる！！ こういうの待ってた。 Pythonで使ってみる 試した環境 Windows 10 python 3.9.6 pip 21.1.3 インストール pip で一撃で入る ただしpoetry環境だとエラーが出てインストールできなかった。 Python標準のvenv環境からpipコマンドにてインストールした

要点 最先端機械学習モデル「Vision Transformer」に基づく、新たなレンズレスカメラの画像再構成手法を提案 提案した画像処理技術は高速に高品質な画像を生成できることを実証 小型・低コストかつ高機能であるため、IoT向け画像センシング等への活用に期待 概要 東京工業大学 工学院 情報通信系の潘秀曦（Pan Xiuxi）大学院生（博士後期課程3年）、陈啸（Chen Xiao）大学院生（博士後期課程2年）、武山彩織助教、山口雅浩教授らは、レンズレスカメラの画像処理を高速化し、高品質な画像を取得できる、Vision Transformer（ViT）[用語1]と呼ばれる最先端の機械学習技術を用いた新たな画像再構成手法を開発した。 カメラは通常、焦点の合った画像を撮影するためにレンズを必要とする。現在、IoT[用語2]の普及に伴い、場所を選ばず設置できるコンパクトで高機能な次世代カメラが

第230回CVIM研究発表会 チュートリアルでの「深層学習を用いた三次元点群処理入門」のスライド資料です 図などは各論文から引用しています

You signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert

【最新のPyScript】HTMLにPython処理記述！ブラウザ表示をJavaScriptみたいに埋め込めるらしいので試してみたPythonHTMLPython3PyScript 先日PyConで取り扱っていたバックエンドで使うPythonをクライアントサイドで！使い勝手はJavaScriptとか書くかのように処理を書けるというPyScriptです。 まだアルファ版ということで足りないところはあるようですが、話題となっているとのこと。 サンプル: HTMLにPythonで処理書いてる。※少し時間かかるようです。 HTMLにPythonの処理を埋め込んで書けるということで pandasとかscikit-learn、グラフなんかを書ける Pythonは書けるけどJS自信ない... という人にも良いかもしれませんし、今後機能が充実したらもっと期待できそう。 PyScriptとは？ インストール

Plotlyで動かせる、数値を表示できる、2次元と3次元を切り替えられるグラフを作る Plotlyで動かせる、数値を表示できる、2次元と3次元を切り替えられるグラフを作る 1. はじめに 2. コード 3. 説明 3.1 前準備 3.2 グラフの作成 3.2 図の変更 3.3 色の変更 4. おすすめ参考書 1. はじめに これまでPythonでグラフを作るときはMatplotlibを利用していましたが、最近はPlotlyというライブラリを利用する事が多くなりました。PlotlyはMatplotlibと比べて、 ・そこまで有名でないため日本語の情報量が少ない ・Tkinterなど他ライブラリとの連携が劣っている などのデメリットがありますが、 ・マウスで自由に動かせる3次元グラフが作れる ・グラフにマウスを近づけるとその点の値をリアルタイムで表示できる ・ボタンやスライダーを使ってグラフの

3つの要点 ✔️ ViTは、すべての層でより均一な表現（特徴量）を持っている。つまり各層での表現が似ている。 ✔️ ViTは、自己注意（self-attention）により早期にグローバルな情報を集約できる。 ✔️ ViTは、表現を下位層から上位層へ強く伝搬させる。 Do Vision Transformers See Like Convolutional Neural Networks? written by Maithra Raghu, Thomas Unterthiner, Simon Kornblith, Chiyuan Zhang, Alexey Dosovitskiy (Submitted on 19 Aug 2021 (v1), last revised 3 Mar 2022 (this version, v2)) Comments: Published on arxiv.

English version available on dev.to はじめに matplotlibで作ったグラフの細かい調整は大変です。何をどういじったらいいのかを調べるのにアホみたいに時間がかかることがあります1。「何を」の部分の名前さえわからないこともあります。解決の糸口を掴んだ後も希望通りの見た目を実現するまでの最後のアレンジに苦労することが多いです2。これらの問題はmatplotlibのグラフがどういう要素で構成されていて、それらに対してどういうことができるかを知ることでいくらか改善されます。私はひたすらStack Overflowの回答を読むことでいろんなつまづきを時間をかけて乗り越えてきましたが、最近になってようやく公式チュートリアルにこの苦労を回避できたはずのヒントが書いてあることに気づきました。初期にざっと目を通したのですが「なるほど、よくわからん」と判断して読み込まな

A quick guide to the most important AI law you’ve never heard of The European Union is planning new legislation aimed at curbing the worst harms associated with artificial intelligence. It’s a Wild West out there for artificial intelligence. AI applications are increasingly used to make important decisions about humans’ lives with little to no oversight or accountability. This can have devastating

大学図書館におけるAI顔認証による入退管理システムの導入 武庫川女子大学司書課程・川崎安子（かわさきやすこ） 武庫川女子大学附属図書館（兵庫県）では2021年8月，新型コロナウイルス感染症（COVID-19）対策を含むリスクマネジメントの強化と，生涯学習支援のさらなる充実を目的として，NTTドコモのAI顔認証入退管理システム「SAFR（セイファー）」を導入した。利用者は初回来館時にマスクを外した状態で顔を撮影してシステムに登録し，2回目以降はカメラの前に数秒間立ち，顔認証するだけで良い。ディープラーニングによって認証はマスクを着用したままでも可能だが，外した方がより早く正確に検知できる。SAFRの対象は現在のところ，本学の所在する西宮市内在住・在校の中学・高校生のほか，本学の卒業生や保護者，西宮市教育委員会の教職員，連携協定校の学生・教職員といった学外利用者となっている。本稿では，導入の背

「第6回　AI・人工知能EXPO【春】」が、2022年5月13日(金)まで東京ビッグサイトで開催中だ。「NexTech Week2022」のひとつとして開催されていて、同時開催として「ブロックチェーンEXPO」「量子コンピューティングEXPO」「デジタル人材育成支援EXPO」も行われている。