fast.ai NLP · Practical NLP
fast.ai NLP Projects from fast.ai researchers and collaborators © 2019. MIT License. Most of the world’s text is not in English. To enable researchers and practitioners to build impactful solutions in their domains, understanding how our NLP architectures fare in many languages needs to be more than an afterthought. In this post, we introduce our latest paper that studies multilingual text classif
DeepMimic - 物理を基礎としたキャラクタースキルの例題指導深層強化学習！SIGGRAPH 2018
eラーニング＆チュートリアルサイト サイト＆サービス-Site & Service 【PR】WINGFOX-The Leading Platform for Art... 2025-05-04 4月29日～5月6日の間、CG＆デジタルアート学習オンラインプラットフォーム「WINGFOX」にて日本語講座のセールイベント「WINGFOX-The Leading Platform for Artists to Keep Growing！」が開催中です！ 続きを読む Unreal Engine アセット アセット-Asset CiciToon Character Shader Pak V1.0 - Unr... 2025-05-04 MrCiciによるUnreal Engine 5向けのトゥーンシェーダー「CiciToon Character Shader Pak V1.0」がリリースされています
Introducing state of the art text classification with universal language models · fast.ai NLP
This post is a lay-person’s introduction to our new paper, which shows how to classify documents automatically with both higher accuracy and less data requirements than previous approaches. We’ll explain in simple terms: natural language processing; text classification; transfer learning; language modeling; and how our approach brings these ideas together. If you’re already familar with NLP and de
単眼カメラで撮影した映像を入力に、人の姿勢推定から着用する衣服まで再構築するマーカレスパフォーマンスキャプチャ技術を発表
単眼カメラで撮影した映像を入力に、人の姿勢推定から着用する衣服まで再構築するマーカレスパフォーマンスキャプチャ技術を発表 2018-05-16 独マックス・プランク情報科学研究所（Max Planck Institute for Informatics）とスイス連邦工科大学ローザンヌ校（EPFL）の研究者らは、1台の単眼カメラで撮影した映像を入力に、人間のポーズから着用する衣服までを3D再構築するマーカレスパフォーマンスキャプチャ技術「MonoPerfCap」を発表しました。 論文：MonoPerfCap: Human Performance Capture from Monocular Video 著者：Weipeng Xu, Avishek Chatterjee, Michael Zollhoefer, Helge Rhodin, Dushyant Mehta, Hans-Peter
Deep Learning Lab初のエンジニア向けイベント「異常検知ナイト」レポート
実社会でディープラーニング（深層学習）の利用拡大を目的としたコミュニティ「DEEP LEARNING LAB」は異常検知に関する質問が非常に多かったことを受け、2月14日に異常検知ナイトを開催した。同コミュニティ初となるエンジニア向けのイベントで、深層学習で異常検知問題を解く方法論や異常検知関連の最新技術情報に関する情報を共有した。 2時間以上に渡るロングタイムなイベントの中から、本稿では主要なセッションのレポートをお届けする。セッション後の質問やライトニングトークなどに興味があれば、ぜひYouTubeライブのアーカイブをご覧いただきたい。 異常検知入門 最初に登壇した株式会社Preferred Networksの比戸 将平氏は、異常検知の概要を説明した。イベント当日がバレンタインデーということで、「会社でチョコを3つもらいました」「今年はチョコ0個でした」「今年も彼女が手作りどら焼きをく
Multilevel model - Wikipedia
Multilevel models[a] are statistical models of parameters that vary at more than one level.[1] An example could be a model of student performance that contains measures for individual students as well as measures for classrooms within which the students are grouped. These models can be seen as generalizations of linear models (in particular, linear regression), although they can also extend to non
2018年5月10日のヘッドラインニュース
赤城乳業のアイス「ガリガリ君リッチ」シリーズに、ミント味のアイスキャンディの中にチョコチップ入りミントかき氷が入った「ガリガリ君リッチ チョコミント」が初登場する事になりました。価格は税別130円で、5月15日(火)からの発売です。 ガリガリ君リッチシリーズにチョコミント初登場!｜赤城乳業株式会社 https://www.akagi.com/news/2018/180510.html ちなみに、過去の同月同日にはこんな記事を掲載していました。 フォレスト・ガンプが映画の中で手にしたAppleの株は現在どのぐらいの資産価値があるのか？ - GIGAZINE サイクリスト2人が山中走行中に熊に襲われかける様子をアクションカメラが激写 - GIGAZINE ネスレは砂糖菓子を売りながら糖尿病の薬の販売を目指している - GIGAZINE 豚肉禁止のみにあらず、食器の使い分けや調理時間帯まで徹底し
お手軽 Grammar Checker の作り方 - Qiita
Introduction how to make a gramar checker that anyone can easily build it. 私たち日本人のようなノンネイティブが書く英文には、必ず文法誤りやスペル誤りといった誤りが含まれています (断定)。 実際、イキって書いた冒頭の英文にも以下のような誤りが含まれてました。 Introduction how to make a grammar grammar checker that anyone can easily build it. このように、私のようにイキって英文を書いときに恥をかかないためにも Grammar Checkerは必須だと言えます。実際、すでに商用のものもいろいろ出ており、例えば Microsoft Wordにはかなり前からspell checker 機能が実装されてますし、最近だと GrammarlyやG
Google I/O 2018メモ+驚いたところ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Androidが好きなのでAndroid多めです。 見ながらただ本当にちょろっとメモしただけのやつと2回見たメモがあります。 間違えがたくさんある気がしているので、何かあればご指摘ください。ソースとして使う前に動画見て確認お願いします。。 驚いたところは太字でかいています ★がついているのはYoutubeでももう一度見たので、割と情報が整ってると思います。 ちょっと全部見返すの時間的に厳しいので一度公開しますが、もう少し見たらWIP外します。 Keynote (Google I/O ’18) ★ Gmail Redesign 機械学習に
Training a Recurrent Neural Network to Compose Music | maraoz
Over the past weeks I’ve been slowly learning about recent developments in Machine Learning, specifically Neural Networks. I’ve seen really mind-blowing examples of the power of such architectures, from recreating images using particular art styles to automatically forming word representations that account for pretty high-level semantic relations. Recurrent Neural Networks (their most frecuent for
An open source implementation of Deep Voice 3: Scaling Text-to-Speech with Convolutional Sequence Learning
An open source implementation of Deep Voice 3: Scaling Text-to-Speech with Convolutional Sequence Learning Github: https://github.com/r9y9/deepvoice3_pytorch This page provides audio samples for the open source implementation of Deep Voice 3. Samples from single speaker and multi-speaker models follow. Single speaker Samples from a model trained for 210k steps (~12 hours)1 on the LJSpeech dataset.
GitHub - robbiebarrat/rapping-neural-network: Rap song writing recurrent neural network trained on Kanye West's entire discography
Click to expand Bust a playa with the kids I never had All his time, all he had, all he had, all he had Most you rappers don't even stop to get the most press kit Playas is jealous cause we got the whole city lit But without it I'd be worried if they playing that bullshit You wanna complain about the nights even wilder I swear to God I hope you have got to hear I'll touch every curve of your favor
GitHub - gy910210/rnn-from-scratch: Implementing Recurrent Neural Network from Scratch
The architecture of RNN can be as the following figure. You can find that the parameters (W, U, V) are shared in different time steps. And the output in each time step can be softmax. So you can use cross entropy loss as an error function and use some optimizing method (e.g. gradient descent) to calculate the optimized parameters (W, U, V). Let recap the equations of our RNN: We also defined our l
ねこと画像処理 part 3 – Deep Learningで猫の品種識別 – Rest Term
ねこと画像処理。 (みかん – 吉祥寺 きゃりこ) 前回の ねこと画像処理 part 2 – 猫検出 では画像内の猫の顔を検出する方法を紹介しましたが、今回はディープラーニングの技術を用いて猫の品種を識別したいと思います。 学習データ ねこと画像処理 part 1 – 素材集めでは、自分で撮影した写真を学習データとして使うと書いたのですが、都内の猫カフェ等で出会える猫に限ってしまうと品種の偏りが大きくなってしまうので、ここではしぶしぶ研究用のデータセットを使うことにします。。ただ、Shiba Inuがあるのに日本が誇るMike Nekoが含まれていないのでデータセットとしての品質は悪いと思います。 The Oxford-IIIT-Pet dataset オックスフォード大学が公開している動物画像のデータセットです。その内猫画像は2400枚、クラス数は12で1クラスにつき200枚あります。今
Learn to Add Numbers with an Encoder-Decoder LSTM Recurrent Neural Network - MachineLearningMastery.com
Long Short-Term Memory (LSTM) networks are a type of Recurrent Neural Network (RNN) that are capable of learning the relationships between elements in an input sequence. A good demonstration of LSTMs is to learn how to combine multiple terms together using a mathematical operation like a sum and outputting the result of the calculation. A common mistake made by beginners is to simply learn the map
DEEP LEARNING LAB | DLLAB DAY 2018
DLLAB DAY 2018 基調講演者変更のご案内 6 月 18 日に発生しました大阪地震により被災や被害にあわれた皆様へ心よりお見舞い申し上げます。 さて、 本イベントの基調講演者でございますが、カーネギーメロン大学 金出武雄先生から東京工業大学 松岡聡先生に変更をさせていただきます。 金出先生のご自宅が大阪地震の被害を受けており、余震が継続して発生している状況など現地の諸状況を鑑み、変更することにいたしました。 お申し込みいただき、金出先生のご講演を大変楽しみにされていた皆様には、前日のご案内となり大変ご迷惑をおかけいたしますこと、深くお詫び申し上げますとともに、 何卒ご理解を賜りますようお願い申し上げます。 深層学習の実用化に向けて 研究・事例・テクノロジーの 全てを知るカンファレンス 研究 事例 テクノロジー 業種一覧 製 造 金 融 流 通 インフラ 放 送 医 療 日本で最も
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
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GitHub - pytorch/ELF: ELF: a platform for game research with AlphaGoZero/AlphaZero reimplementation
Tearing Apart Google’s TPU 3.0 AI Coprocessor
GitHub - made2591/go-perceptron-go: A single / multi layer / recurrent neural network written in Golang.
build-your-own-x/README.md at master · codecrafters-io/build-your-own-x
