Glow: Better reversible generative models
An interactive demo of our model to manipulate attributes of your face, and blend with other faces Manipulating attributes of images of researchers Prafulla Dhariwal and Durk Kingma. The model isn’t given attribute labels at training time, yet it learns a latent space where certain directions correspond to changes in attributes like beard density, age, hair color, and so on. Generative modeling is
GitHub - XiaoMi/mace: MACE is a deep learning inference framework optimized for mobile heterogeneous computing platforms.
Documentation | FAQ | Release Notes | Roadmap | MACE Model Zoo | Demo | Join Us | 中文 Mobile AI Compute Engine (or MACE for short) is a deep learning inference framework optimized for mobile heterogeneous computing on Android, iOS, Linux and Windows devices. The design focuses on the following targets: Performance Runtime is optimized with NEON, OpenCL and Hexagon, and Winograd algorithm is introdu
Deep Reinforcement Learning Online Course | Udacity
The Deep Reinforcement Learning Nanodegree has four courses: Introduction to Deep Reinforcement Learning, Value-Based Methods, Policy-Based Methods, and Multi-Agent RL. Students learn to implement classical solution methods, define Markov decision processes, policies, and value functions, and derive Bellman equations. They learn dynamic programming, Monte Carlo methods, temporal-difference methods
Toward Theoretical Understanding of Deep Learning: Slides and Bibliography
Toward theoretical understanding of deep learning Sanjeev Arora Optimization Ge, Huang, Jin, Yuan COLT 2015. "Evading saddle points: online stochastic gradient descent for tensor decomposition." Jin, Ge, Netrapalli, Kakade, Jordan ICML'17. How to escape saddle points efficiently. Blog post. 2nd order black box methods for deep learning. Paper 1 by Agrarwal et al and Paper 2 by Carmon et al. Blog
プログラミング独学におすすめなサイト７選！【入門から上級まで】【勉強するならコレ】 - 我、京大生ぞ
こんにちは、京大生ブロガーのゲーテ(@goethe_kyodai)です。 プログラミングは本での独学はかなり厳しいです。 サイトで実際に手を動かしながら独学した方が楽しいし挫折しない。 何より安く済みます！ 全て独学でプログラミングを学んできたぼくが、実際に使った経験を踏まえて、入門から上級までプログラミング独学におすすめなサイトを７つ選びました！ 目次 Progate teratail Skill Hacks PyQ Aidemy Paiza Atcoder 機械学習・人工知能を学ぶには プログラミングサイトを試してもできなかった人へ おすすめ学習手順 Progate prog-8.com 「全くプログラミングやったことない！」っていう人がプログラミング入門するのに最適なのがProgateです！ 上の図のように可愛らしいスライドによる丁寧な説明は本当にわかりやすいです。 プログラミングに
PRML 輪講資料
参加条件： Deep Learning基礎講座修了か、もしくは同等レベルの知識を持つこと 基本的に毎週輪読会に参加できること 発表が割り当てられた場合，発表できること 参加方法： 下記のフォームをご記入下さい。（参加には基本紹介が必要となります。） https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfnt_PUYPFAmanhSENzmGpVbYn5-aopHWHy2LeeDLP0V1iI7g/viewform 輪読会の進め方： 2020年8月現在，会議は原則オンラインで行っています（コロナの影響）．オフラインイベントの復活時期は未定です． 大枠：45分,小枠20分×2の合計3件です。 時間は質疑込みの時間です。 基本は最初は小枠の発表に割り当てます。その中の一部メンバーに大枠の担当を依頼させていただきます。（大枠で話したいという方、何か話したいテーマがあ
パターン認識と機械学習（PRML）の輪読資料を公開 | Deep Learning JP
C.M.ビショップ他著「パターン認識と機械学習」の輪読資料の一覧を当サイトで公開しました。 詳細はこちらから
囲碁でプロ棋士を破ったGoogle DeepMindのAIが，今度は「Quake III Arena」のキャプチャー・ザ・フラッグに挑戦
囲碁でプロ棋士を破ったGoogle DeepMindのAIが，今度は「Quake III Arena」のキャプチャー・ザ・フラッグに挑戦 ライター：奥谷海人 「AlphaGo」で知られるGoogle DeepMindの新たなAIエージェントが「Quake III Arena」のキャプチャー・ザ・フラッグモードに挑戦し，良い成果を挙げていることが公式ブログで報告された。 Capture the Flag: the emergence of complex cooperative agents AIと人間をゲームで対戦させることでAI技術と社会的認知の向上を狙うDeepMindについては，2016年11月28日に掲載した連載記事「Access Accepted第519回：最強のAIが『StarCraft』に挑戦状を叩きつける」で紹介したとおり。その後，2017年末にはプロゲーマーに対戦に挑み，
GitHub - sebastianstarke/AI4Animation: Bringing Characters to Life with Computer Brains in Unity
This repository explores the opportunities of deep learning for character animation and control. It aims to be a comprehensive framework for data-driven character animation, including data processing, neural network training and runtime control, developed in Unity3D / PyTorch. The various projects below demonstrate such capabilities using neural networks for animating biped locomotion, quadruped l
ゼロから作るDeep Learning ❷
コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。第2弾の本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。word2vecやRNN（リカレントニューラルネットワーク）、LSTMやGRU、seq2seqやAttention……ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスターできます。前作同様、やさしい言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側をじっくり説明し、実際に作ることで理解を深めます。最後までコンセプトは変わらない。ゼロから作る！ 関連ファイル サンプルコード 学習済みの重みファイル（6章、7章） 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷し
The 10 coolest papers from CVPR 2018
Want to be inspired? Come join my Super Quotes newsletter. 😎 The 2018 Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) took place last week in Salt Lake City, USA. It’s the world’s top conference in the field of computer vision. This year, CVPR received 3,300 main conference paper submissions and accepted 979. Over 6,500 attended the conference and boy was it epic! 6500 people were pa
エッジAIを加速する深層学習：PFNが「Menoh」発表、MSは「Brainwave」をエッジへ (1/3)
マイクロソフトとPreferred Networks（PFN）は2018年6月21日、深層学習（ディープラーニング）のイベント「DLLAB DAY 2018」を開催した。同イベントは、深層学習の産業応用を推進する目的で2社が設立した国内コミュニティ「Deep Learning Lab（DLLAB）」の1周年を記念する催しであり、金融、医療、流通・小売りなどの業界における深層学習の活用事例が多数紹介された。 基調講演には、日本マイクロソフト 執行役員 最高技術責任者（CTO）の榊原彰氏、PFNの創業者で代表取締役社長 最高経営責任者（CEO）の西川徹氏、理化学研究所 計算科学研究センターセンター長の松岡聡氏が登壇したほか、カーネギーメロン大学の金出武雄教授がSkypeでコメントを寄せている。 3つの好条件が重なりAIが進化した 基調講演にリモート登壇したカーネギーメロン大学の金出教授は、昨今
【しごとの楽屋】「クラフトボス ブラウン」プロジェクトメンバーに裏話を聞きました : LINE HR BLOG
みなさんの日常を、もっと便利でワクワクするものに。 コーポレートブログ「LINEヤフーストーリー」では、WOWや！を生み出すためのたくさんの挑戦と、その背景にある想いを届けていきます。
The Matrix Calculus You Need For Deep Learning
Terence Parr and Jeremy Howard (Terence is a tech lead at Google and ex-Professor of computer/data science in University of San Francisco's MS in Data Science program. You might know Terence as the creator of the ANTLR parser generator. For more material, see Jeremy's fast.ai courses and University of San Francisco's Data Institute in-person version of the deep learning course.) Please send commen
Automated Deep Reinforcement Learning Environment for Hardware of a Modular Legged Robot - Disney Research
Automated Deep Reinforcement Learning Environment for Hardware of a Modular Legged Robot We present an automated learning environment for developing control policies directly on the hardware of a modular legged robot. In this paper, we present an automated learning environment for developing control policies directly on the hardware of a modular legged robot. This environment facilitates the reinf
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - codeplea/genann: simple neural network library in ANSI C
Google・DeepMindの新たなAIがFPS『Quake III Arena』にて人間以上のチームワークを発揮。シンギュラリティへの序章となるか - AUTOMATON
GitHub - kengz/SLM-Lab: Modular Deep Reinforcement Learning framework in PyTorch. Companion library of the book "Foundations of Deep Reinforcement Learning".
Dan Macnish | Creative Technologist
「ゼロから作るディープラーニング」を動画でまとめている人がいたので紹介します。｜Dai
