Rocket Lab is waiting until Neutron is more technically mature before signing launch contracts with customers, CEO Peter Beck told investors on Wednesday. The statements provided an inside look on how
Over the last years, deep convolutional neural networks (ConvNets) have transformed the field of computer vision thanks to their unparalleled capacity to learn high level semantic image features. However, in order to successfully learn those features, they usually require massive amounts of manually labeled data, which is both expensive and impractical to scale. Therefore, unsupervised semantic fe
Bayesian Convolutional Neural Network with MCMC (using Tensorflow and Edward) import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import os import edward as ed from edward.models import Bernoulli, Normal, Categorical,Empirical from edward.util import Progbar from keras.layers import Dense from scipy.misc import imsave import matplotlib.pyplot as plt from edward.util
Phase segregation, the process by which the components of a binary mixture spontaneously separate, is a key process in the evolution and design of many chemical, mechanical, and biological systems. In this work, we present a data-driven approach for the learning, modeling, and prediction of phase segregation. A direct mapping between an initially dispersed, immiscible binary fluid and the equilibr
最新フラッグシップスマホ「HUAWEI P20」シリーズを正式発表!流行りの縦長画面搭載で、上位モデル「HUAWEI P20 Pro」はトリプルカメラ搭載で光学5倍相当や暗所撮影に対応 2018年03月27日23:55 posted by memn0ck カテゴリAndroidニュース・解説・コラム list ファーウェイが新フラッグシップスマホ「HUAEWI P20」シリーズを正式発表!上位のP20 Proはトリプルカメラに Huawei Technologies(以下、ファーウェイ)は27日(現地時間)、フランス・パリにてプレスカンファレンス「HUAWEI P20 SEE M◯◯◯RE WITH AI」を開催し、同社の新しいフラッグシップスマートフォン(スマホ)「HUAWEI P20」およびその上位モデル「HUAWEI P20 Pro」、ポルシェデザインモデル「PORSCHE DESI
AIは導入するだけではなく、その運用方法が正しくなければ効果を生まない。NECが考えるビジネスを変革させる方法とは──。2月に開催した「CNET Japan Live 2018」で、NEC デジタル戦略本部 本部長の中尾敏康氏が"AIが加速するデジタルトランスフォーメーション〜お客様との共創事例〜"と題し講演した。 NECが考えるデジタルトランスフォーメーションとはなにか。デジタル技術を活かし、企業や産業、都市、人に活力を生み出すことだという。 中尾氏は「実世界でデータを取得し、"見える化"する。それを分析し、予測して的確に手を打つことがICT(Information and Communication Technology)の提供する部分。これにより、実世界のヒト・モノ・コトに新たな意味を加える。企業や都市をマネージする」と説明。「デジタルトランスフォーメーションは新しい技術ではない。I
Over the past few years, Batch-Normalization has been commonly used in deep networks, allowing faster training and high performance for a wide variety of applications. However, the reasons behind its merits remained unanswered, with several shortcomings that hindered its use for certain tasks. In this work, we present a novel view on the purpose and function of normalization methods and weight-dec
Self-replication is a key aspect of biological life that has been largely overlooked in Artificial Intelligence systems. Here we describe how to build and train self-replicating neural networks. The network replicates itself by learning to output its own weights. The network is designed using a loss function that can be optimized with either gradient-based or non-gradient-based methods. We also de
Complex-YOLO: An Euler-Region-Proposal for Real-time 3D Object Detection on Point Clouds Authors Valeo Schalter und Sensoren GmbH†, Ilmenau University of Technology* 1 2 Martin Simon†* Valeo Schalter und Sensoren GmbH†, Ilmenau University of Technology* 1 2 Stefan Milz† Valeo Schalter und Sensoren GmbH†, Ilmenau University of Technology* 1 2 Karl Amende†* Valeo Schalter und Sensoren GmbH†, Ilmenau
UCバークレー、1枚の画像から物体の3Dモデルを推定するCNNを用いたフレームワークを発表 2018-03-21 カリフォルニア大学バークレー校の研究者らは、単一の画像から物体の3D構造を推定する学習フレームワークを発表しました。 論文:Learning Category-Specific Mesh Reconstruction from Image Collections 著者:Angjoo Kanazawa,Shubham Tulsiani,Alexei A. Efros,Jitendra Malik 本稿は、3次元データに頼ることなく、CNN(Convolutional Neural Network)を用いて単一の画像から物体の3D構造を推定することを学ぶ計算モデルを提案します。 注釈付き2D画像コレクションから学習したモデルは、オブジェクトの形状、カメラのポーズ、テクスチャを推測す
マックス・プランク研究所ら、単一カメラから手指の追跡をするCNNを用いたリアルタイム3Dハンドトラッキング技術を発表。物で隠れた指も正確に推定 2018-03-17 ドイツ:マックス・プランク情報科学研究所、ザールラント大学、スタンフォード大学、レイ・フアン・カルロス大学の研究者らは、単一RGBカメラでキャプチャした動画からCNN(Convolutional neural network)を用いて手指の追跡をするリアルタイム3Dハンドトラッキング技術を発表しました。 論文:GANerated Hands for Real-Time 3D Hand Tracking from Monocular RGB 著者:Franziska Mueller、Florian Bernard、Oleksandr Sotnychenko、Dushyant Mehta、Srinath Sridhar、Dan C
Deep neural networks (DNNs) enable innovative applications of machine learning like image recognition, machine translation, or malware detection. However, deep learning is often criticized for its lack of robustness in adversarial settings (e.g., vulnerability to adversarial inputs) and general inability to rationalize its predictions. In this work, we exploit the structure of deep learning to ena
Deep neural networks are typically trained by optimizing a loss function with an SGD variant, in conjunction with a decaying learning rate, until convergence. We show that simple averaging of multiple points along the trajectory of SGD, with a cyclical or constant learning rate, leads to better generalization than conventional training. We also show that this Stochastic Weight Averaging (SWA) proc
This tutorial is intended for someone who wants to understand how Recurrent Neural Network works, no prior knowledge about RNN is required. We will implement the most simple RNN model – Elman Recurrent Neural Network. To get a better understanding of RNNs, we will build it from scratch using Pytorch tensor package and autograd library. I assume that you have some understanding of feed-forward neur
Recurrent neural networks (RNNs) have been widely used for processing sequential data. However, RNNs are commonly difficult to train due to the well-known gradient vanishing and exploding problems and hard to learn long-term patterns. Long short-term memory (LSTM) and gated recurrent unit (GRU) were developed to address these problems, but the use of hyperbolic tangent and the sigmoid action funct
Adjusting the learning rate schedule in stochastic gradient methods is an important unresolved problem which requires tuning in practice. If certain parameters of the loss function such as smoothness or strong convexity constants are known, theoretical learning rate schedules can be applied. However, in practice, such parameters are not known, and the loss function of interest is not convex in any
Google、画像をピクセル単位で把握し各オブジェクトに割り当てるセマンティックセグメンテーションCNNモデル「DeepLab-v3」オープンソース発表 2018-03-13 Googleは、同社機械学習ライブラリTensorflow実装の画像セマンティックセグメンテーションdeep learningモデル「DeepLab-v3」をオープンソースにて発表しました。 GitHub:models/research/deeplab at master · tensorflow/models セマンティックセグメンテーションは、画像をピクセルレベルで把握し、各ピクセル1つひとつを画像内の各オブジェクト、例えば「道路」「空」「人」「犬」などのオブジェクトクラスに意味付けし割り当てることです。各オブジェクトの境界にあたる輪郭を正確に特定します。 今回発表されたDeepLab-v3は、前回のv2に比べ、
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