The Algorithms
What is an Algorithm?An algorithm is a set of rules that takes in one or more inputs, then performs inner calculations and data manipulations and returns an output or a set of outputs. In short, algorithms make life easy. From complex data manipulations and hashes, to simple arithmetic, algorithms follow a set of steps to produce a useful result. One example of an algorithm would be a simple funct
「スマート」ガラスを用いた画像認識技術――電源も電子回路も不要 - fabcross for エンジニア
「スマート」ガラスを通過する光線が、後方面（右端）で光エネルギー集中スポット・パターンを生成し、ディープラーニングにより手書き数字の識別が可能になる。 IMAGE COURTESY ZONGFU YU ウィスコンシン大学の研究チームが、電源や電子回路、センサーなどを必要としない「スマート」なガラスを用いた画像認識技術を考案した。サブ波長サイズの気泡や異相が多数配置されたガラス材料において、画像から発射された光が反射や回折、吸収を繰り返した後、ガラス後方面で一定の光エネルギー集中スポットを生じることを利用し、ディープラーニングを通じて画像認識を実現するというもので、研究成果は、2019年7月8日発行の『Photonics Research』誌8月号に掲載されている。 顔認識をはじめとして、人工知能ニューラルネットワークによる画像認識は、様々な分野で開発されている。画像認識におけるひとつの問題
【まとめ】ディープラーニングを使った異常検知 - Qiita
ディープラーニングを使った異常検知が進歩していますが、最新情報を追うのが大変です。 ここでは、最新情報をまとめておきます（随時更新）。 本稿では、以下の内容を記します。 ディープラーニングを使った異常検知について、簡単に歴史をまとめます。 最新の手法（2019年当時）について、ベンチマークを行います。 歴史 完全に独断と偏見で作った歴史です。 全ての論文は読めていないので、ご了承ください。 【～2017年】オートエンコーダによる異常検知 オートエンコーダによる異常検知 2、3年前はオートエンコーダによる異常検知が主流でした。オートエンコーダでは、元画像と再構築画像との差をとって、その和が大きいとき異常と認識させています。Qiitaの記事でも、オートエンコーダによる異常検知はたくさんありますので、気になる人は探してみてください。 Variational AutoEocoder（VAE）による
MGUとかSGUといったLSTMの簡略化版をTensorFlowで実装した - 備忘録
それぞれは以下の通り（ただしTensorFlow 0.12でのみ動作確認）： MGU (Minimal Gated Unit) 論文 Minimal gated unit for recurrent neural networks 実装 An implementation for MGU based on TensorFlow. · GitHub S-LSTM (Simplified LSTM) 論文 [1601.02539] Investigating gated recurrent neural networks for speech synthesis 実装 An implementation of Simplified LSTM (S-SLTM) based on TensorFlow. · GitHub SGU (Simple Gated Unit) 論文 Deep Gate R
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