Deep Predictive Learning: A Comprehensive Model of Three Visual Streams
How does the neocortex learn and develop the foundations of all our high-level cognitive abilities? We present a comprehensive framework spanning biological, computational, and cognitive levels, with a clear theoretical continuity between levels, providing a coherent answer directly supported by extensive data at each level. Learning is based on making predictions about what the senses will report
AllenNLP — Allen Institute for AI
About AllenNLPThe AllenNLP team envisions language-centered AI that equitably serves humanity. We work to improve NLP systems' performance and accountability, and advance scientific methodologies for evaluating and understanding those systems. We deliver high-impact research of our own and masterfully-engineered open-source tools to accelerate NLP research around the world. AI2 TangoA Python libra
Reddit - Dive into anything
We are the Google Brain team. We’d love to answer your questions (again) We had so much fun at our 2016 AMA that we’re back again! We are a group of research scientists and engineers that work on the Google Brain team. You can learn more about us and our work at g.co/brain, including a list of our publications, our blog posts, our team's mission and culture, some of our particular areas of researc
Artificial intelligence pioneer says we need to start over
Geoffrey Hinton harbors doubts about AI's current workhorse. (Johnny Guatto / University of Toronto) In 1986, Geoffrey Hinton co-authored a paper that, three decades later, is central to the explosion of artificial intelligence. But Hinton says his breakthrough method should be dispensed with, and a new path to AI found. Speaking with Axios on the sidelines of an AI conference in Toronto on Wednes
Kerasによるニューラルネットワーク本「Deep Learning with Keras」を読んだ | 10001 ideas
Deep Learningの基本的な仕組みなどについては大体把握してきたと思うので、実際に動くコードを書くにはどうすればよいのかということを学ぶために、Kerasによるニューラルネットワーク本、「Deep Learning with Keras」を読みました。 Kerasはご存知の通り、TensorflowやTheanoなどのDeep Learning基盤を使いやすくするためのフレームワークです。実際にKerasを使ってみると、難しそうなイメージがあるDeep Learningは積み木のように構築出来て、結構簡単じゃないかという自信を得られるので、一般的なユーザーには生のTensorflowを使うよりもお勧めです。 この本の内容は、Kerasのインストール、基本的なフィードフォワードNNから始まり、CNN、RNN、WordEmbedding、GAN、転移学習、強化学習、などと幅広くカバーさ
GitHub - tomepel/Technical_Book_DL: This note presents in a technical though hopefully pedagogical way the three most common forms of neural network architectures: Feedforward, Convolutional and Recurrent.
This note presents in a technical though hopefully pedagogical way the three most common forms of neural network architectures: Feedforward, Convolutional and Recurrent. For each network, their fundamental building blocks are detailed. The forward pass and the update rules for the backpropagation algorithm are then derived in full. The pdf of the whole document can be downloaded directly: White_bo
AIのビジネス活用、日本が直面している課題とは？ Deep Learning Lab #3 | Ledge.ai
以前にもレポートしたDeep Learning Lab、なんと現在、第3回目にして参加者300人規模になるほどの盛り上がりを見せています。“AIのビジネス活用促進”が目的のこのコミュニティイベント。今回もプロフェッショナルの方々から、かなり濃いお話が聞けました！
ソニー、ディープラーニングの開発環境「Neural Network Console」を公開
ソニーは8月17日、ディープラーニング（深層学習）のプログラムを生成できる統合開発環境「コンソールソフトウェア：Neural Network Console」の無償提供を開始したと発表した。 これによりプログラムエンジニアやデザイナーは、ニューラルネットワークの設計、学習、評価などを効率的に行いながらディープラーニングのプログラムを開発し、各種製品やサービスに搭載できるようになるとしている。今回公開されたコンソールソフトウェアでは、GUIで、ニューラルネットワーク構造を視覚で確認しながら設計、学習、評価が可能。 豊富なレイヤーが用意されるほか、ドラッグ＆ドロップによるニューラルネットワークの編集に対応。さらに、ネットワーク設計の完了後、ボタン1つで高速な学習が開始されるという。学習の進捗状況や性能については、画面上でリアルタイムに確認可能。 学習した何十種類ものニューラルネットワークを履歴
スタンフォード大、顔画像からその人の「性的指向（異性愛、同性愛など）」を推測する機械学習を用いた手法を論文にて発表。精度は男性91%、女性83%で区別
スタンフォード大、顔画像からその人の「性的指向（異性愛、同性愛など）」を推測する機械学習を用いた手法を論文にて発表。精度は男性91%、女性83%で区別 2017-09-08 スタンフォード大学は、顔画像からその人の「性的指向（Sexual orientation）」を推測する機械学習を用いた手法を論文にて発表しました。 Deep neural networks are more accurate than humans at detecting sexual orientation from facial images 「性的指向」とは、恋愛や性愛の対象が異性なのか、同性なのか、両方なのか、男女以外を含めた3つ以上なのか、などという人間の本能的な性傾向のことを指します。 訓練には、Deep neural network(DNN)が用いられ、異性愛者や同性愛者などの顔画像35,326枚から特
スケーラブルなDeep Leaningフレームワーク"Apache MXNet"をAWSで学ぶ (2017/09/27 19:30〜)
登壇者プロフィールと過去スライドを更新しました！ 【DeNA TECH STUDIO】 Introduction to Apache MXNet and AWS ML platform - スケーラブルなDeep Leaningフレームワーク“Apache MXNet”をAWSで学ぶ - 来る9/27（水）にDeNA＠渋谷ヒカリエにて、技術者支援プログラム「DeNA TECH STUDIO」の第一弾「スケーラブルなDeep Leaningフレームワーク"Apache MXNet"をAWSで学ぶ」を開催いたします。 当日アジェンダ Apache MXNet は，AWS が全面的にサポートしている Deep Learning のフレームワークです。 本発表では MXNet の特徴やロードマップ、周辺ツールなどをご説明するとともに、MXNet を使ってどのように AWS 上で Deep Lear
Deep Learning Acceleration勉強会 (2017/09/03 13:30〜)
概要 Deep Neural Network Modelを用いた訓練や推論の高速化をテーマとした勉強会です。モデリングからハードウェアまで様々な段階での高速化アプローチについて勉強できる場にしたいと思います。 Deep Learningに関わっている研究者、学生、エンジニアの方を想定しておりますが、誰でもご参加いただけます。入門的な話題は扱いません。 終了後に懇親会を予定しております。参加費無料ですので、是非ご参加ください。 会場案内 DeNA渋谷＜ヒカリエ＞オフィス http://www.hikarie.jp/access/ 東京都渋谷区渋谷2-21-1 渋谷ヒカリエ 24F Sakuraカフェ内 最寄り駅：渋谷駅（東京メトロ副都心線・半蔵門線、東急東横線、東急田園都市線とB3で直結。ＪＲ線、東京メトロ銀座線、京王井の頭線と2Fペデストリアンデッキで直結。） Wi-Fiと、全員分ではない
DEEP LEARNING LAB - connpass
ディープラーニングに関連する、開発事例や最新技術動向を情報発信するコミュニティ 主催 : ディープラーニングラボ運営事務局 ディープラーニング・ラボ とは Deep Learning Lab（ディープラーニング・ラボ）は、ディープラーニングを中心とした先端技術の持つ可能性を、実際のビジネスへ応用するべく、技術とビジネスの両面に精通したプロフェッショナルたちが集まるコミュニティです。Microsoft Azureを主要な AI プラットフォームとして、ニーズに合わせた最適な技術を選択し開発した事例や、最新技術動向の情報発信を行い、ディープラーニング領域のソリューション検討を具体的に進められるように支援します。 コミュニティご紹介資料はこちらです。 https://1drv.ms/p/s!At95uhPDobWcgatpj__iqv-dAHV2ZA?e=qc4pNR コミュニティメンバー用のS
次期プレミアムスマホ「HUAWEI Mate 10」シリーズが10月16日に発表へ！ファーウェイ、専用ユニットでAI処理を高速化した新ハイエンドチップセット「Kirin 970」を発表 : S-MAX
次期プレミアムスマホ「HUAWEI Mate 10」シリーズが10月16日に発表へ！ファーウェイ、専用ユニットでAI処理を高速化した新ハイエンドチップセット「Kirin 970」を発表 2017年09月07日21:25 posted by memn0ck カテゴリAndroidニュース・解説・コラム list HuaweiがKirin 970搭載の次期ハイエンドスマホ「Mate 10」を10月16日に発表！ Huawei Technologiesは2日（現地時間）、ドイツ・ベルリンにて2017年9月1日（金）から9月6日（水）まで開催されていた世界最大級の家電見本市「IFA 2017」の基調講演に同社コンシューマー・ビジネス・グループCEOのRichard Yu氏が登壇し、人工知能（AI）の処理を高速化する専用ハードウェアユニット「NPU（Neural Network Processing
Facebook AI Research、ユーザーの顔の表情を読み取りエージェントと非言語対話を可能にする機械学習モデル「Learn2Smile」を論文にて公開
Facebook AI Research、ユーザーの顔の表情を読み取りエージェントと非言語対話を可能にする機械学習モデル「Learn2Smile」を論文にて公開 2017-09-07 Facebook AI Researchは、機械学習を用いてユーザーの顔の表情を読み取り「インタラクティブ・エージェント」に役立てる手法「Learn2Smile」を公開しました。 Learn2Smile: Learning Non-Verbal Interaction Through Observation 昨今、テキストチャットや音声でエージェントと対話しながら必要な情報にたどり着く「インタラクティブ・エージェント」という手法が用いられるケースが増えてきています。 背景には、自然言語認識や音声認識の進化が大きく影響していますが、一方でユーザーの表情を認識し反応する分野がおろそかになっています。 そこで、本論
MSがデータラングリングツール開発中？--AI開発者向けにFacebookと「ONNX」発表も
2017年に入って行われたMicrosoft Researchのプレゼンテーションによれば、データサイエンティストは作業時間の80％をデータの抽出とクリーニングに費やしているという。この作業は「データラングリング」とも呼ばれる。Microsoftはこの状況を改善したいと考えている。 それが「Project Pendleton」だ。 筆者は1年前、情報提供者の1人から、Microsoftが「Pendleton」というコードネームで、機械学習関連の新しいツールに取り組んでいるという話を耳にした。しかし、このツールについて記事にできるだけの情報は、The Walking Cat氏（Twitterアカウント：@h0x0d on Twitter）が情報や資料を明るみに出すまで手に入れることができずにいた。 The Walking Cat氏が提供したPendletonの資料の導入部分で、Microso
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ディープラーニングを基本から学ぶ - Qiita
CTC、NVIDIAのディープラーニングシステム「DGX-1」を販売
FacebookとMicrosoft、深層学習モデルをフレームワーク間で転送可能なONNXフォーマットを発表
GitHub - chongyangtao/Awesome-Scene-Text-Recognition: A curated list of resources dedicated to scene text localization and recognition
ディープラーニングの専門書、翻訳精度を高めるためにほぼ全文を公開し意見を募集中【やじうまWatch】
