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異常検知ナイト（エンジニア向け）
異常検知ナイト！ 2017年頂戴した技術的質問の中でとても多かったものが、異常検知でございました。懇親会で研究者が質問攻めに会い、懇親会が終われない！ということもございました。異常検知の問題をいかに解くかは情報も限られ、教師無し学習、元になるデータ補正、等々様々な難しさがあります。しかし、やりたい人が多い。それならば、一線の研究者、エンジニアを集めて、異常検知問題を如何に解くか情報を共有する会を開催することにしました。Deep Learning Lab 初のエンジニア向けイベントです。 ＜アンケートにご協力ください＞ ご視聴いただいた皆様からのご意見・ご要望をぜひお聞かせください！ アンケートサイトはこちら： http://aka.ms/dllab-survey/
Deep Reinforcement Learning Doesn't Work Yet
In a world where everyone has opinions, one man...also has opinions June 24, 2018 note: If you want to cite an example from the post, please cite the paper which that example came from. If you want to cite the post as a whole, you can use the following BibTeX: @misc{rlblogpost, title={Deep Reinforcement Learning Doesn't Work Yet}, author={Irpan, Alex}, howpublished={\url{https://www.alexirpan.com/
Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing
We propose Efficient Neural Architecture Search (ENAS), a fast and inexpensive approach for automatic model design. In ENAS, a controller learns to discover neural network architectures by searching for an optimal subgraph within a large computational graph. The controller is trained with policy gradient to select a subgraph that maximizes the expected reward on the validation set. Meanwhile the m
GitHub - suragnair/alpha-zero-general: A clean implementation based on AlphaZero for any game in any framework + tutorial + Othello/Gobang/TicTacToe/Connect4 and more
A simplified, highly flexible, commented and (hopefully) easy to understand implementation of self-play based reinforcement learning based on the AlphaGo Zero paper (Silver et al). It is designed to be easy to adopt for any two-player turn-based adversarial game and any deep learning framework of your choice. A sample implementation has been provided for the game of Othello in PyTorch and Keras. A
Neural Network for Generating HDRIs
Every lighting TD has been given a shot to light with no lighting reference or information from set to help determine the illumination before, this is the fun part of our job right? Not to producers, man-days go up and profit goes down. VFX supervisors also generally like when the most accurate onset data can be used to facilitate accuracy in the work, to provide a solid realistic base before spic
How I Shipped a Neural Network on iOS with CoreML, PyTorch, and React Native
How I Shipped a Neural Network on iOS with CoreML, PyTorch, and React Native This is the story of how I trained a simple neural network to solve a well-defined yet novel challenge in a real iOS app. The problem is unique, but most of what I cover should apply to any task in any iOS app. That’s the beauty of neural networks. I’ll walk you through every step, from problem all the way to App Store. O
人工知能でバレンタインチョコが本命か義理かを判別する - Qiita
2月14日といえば**バレンタインデー(Valentine's Day)**ですね。 日本では、女性から男性へチョコレートを贈る日というイメージが強いと思います。この日を心待ちにしている方も多いのではないのでしょうか。 このように楽しいイベントと認識されているバレンタインデーですが、一方、重要な課題として、**本命チョコ(Honmei Chocholate)と義理チョコ(Obligation Chocholate)**が判別できないという問題が挙げられます。 実際、この問題を解くため多くの先行研究がなされています。（参考[1], [2], [3]） 義理チョコと本命チョコの見分け方！義理チョコをあげる意味や理由って何だろう？ バレンタインの本命と義理の違い＆見分け方！手作りは！？男性必見！ 【バレンタイン】やっぱり気になる、“本命か義理チョコ”かを判断するポイントまとめ しかし、既存手法に
Monad transformer
This week, let’s talk about Haskell. I has been learning Haskell in my free time for a while and i am really enjoy it. I recommend everybody to learn it, whether you can use it for your day job or not, because it will give you a very different view and way of thinking to improve your programming skills. Let’s start with a very simple problem likes this: given a user id, we want to find all posts o
AI議員奮闘記！数学とPythonがもたらす政治イノベーションの可能性
民間ではAIへの注目が集まる中、特に遅れてしまっているのが行政や議会です。このアナログな業界に一石を投じるべく、私はAI議員になることを決意しました。今回は、私がAI議員としてAIを活用して行ってきた活動をお伝えできればと思い、政治山に寄稿させていただきました。 あまりに非効率な議会にフラストレーションを感じる 議会の仕事は、極めて非効率です。議員の主な仕事である本会議の質問は、ほとんどが事前に用意した原稿の音読です。議案の採決も事前に結果がわかっているため、「学芸会」だと揶揄されることもあります。そして、非効率なのは公開された会議に限ったことではありません。議案説明など非公式な会議でも、職員が原稿を音読しているだけで終わってしまいますし、資料は紙で届きます。ペーパレス化が進む民間とのギャップを感じ、次第にフラストレーションが溜まっていきました。 IBMのWatsonがクイズ番組で人間以上
8 Deep Learning Best Practices I Learned About in 2017 | HackerNoon
Too Long; Didn't ReadSomething I was really happy about accomplishing in 2017 was getting more practically involved with modern AI. I’ve studied a lot of math, which has certainly been fun, but haven’t done any practical projects, and therefore have nothing to show for my efforts. To remedy this, in April, I applied for an <a href="https://aigrant.org" target="_blank">AI Grant</a> with the aim of
Visual Interpretability for Deep Learning: a Survey
This paper reviews recent studies in understanding neural-network representations and learning neural networks with interpretable/disentangled middle-layer representations. Although deep neural networks have exhibited superior performance in various tasks, the interpretability is always the Achilles' heel of deep neural networks. At present, deep neural networks obtain high discrimination power at
Introducing capsule networks
How CapsNets can overcome some shortcomings of CNNs, including requiring less training data, preserving image details, and handling ambiguity. Capsule networks (CapsNets) are a hot new neural net architecture that may well have a profound impact on deep learning, in particular for computer vision. Wait, isn’t computer vision pretty much solved already? Haven’t we all seen fabulous examples of conv
Neural Network Consoleの使い方！AIへディープラーニングを簡単に行おう | AI研究所
今回は「誰でも簡単にディープラーニングができる」と噂の、SONY「Neural Network Console」を試してみます。 ディープラーニングができるNeural Network Consoleの使い方を知りたい人はぜひ参考にしてください。 Neural Network Consoleの使い方8ステップ 「Neural Network Console」には2つの使い方があります。一つはインターネット上で処理を行うクラウド版、もう一つはWindowsに限られるのですがインストールして使用するアプリ版です。 ユーザーインターフェースはどちらも同じですので、迷うことはないかと思います。 クラウド版はオープンβ版のようで、将来的にはGPU処理を高速で行うオプションなどを有償で提供する予定があるようです。現状では、「ファイル容量 10GB、使用可能時間 10H、プロジェクト数 10P」の制限は
GitHub - Sergio0694/NeuralNetwork.NET: A TensorFlow-inspired neural network library built from scratch in C# 7.3 for .NET Standard 2.0, with GPU support through cuDNN
NeuralNetwork.NET is a .NET Standard 2.0 library that implements sequential and computation graph neural networks with customizable layers, built from scratch with C#. It provides simple APIs designed for quick prototyping to define and train models using stochastic gradient descent, as well as methods to save/load a network model and its metadata and more. The library also exposes CUDA-accelerate
Auto-Encoder: What Is It? And What Is It Used For? (Part 1) | Towards Data Science
Photo by Tomas Sobek on Unsplash Background: Autoencoder is an unsupervised artificial neural network that learns how to efficiently compress and encode data then learns how to reconstruct the data back from the reduced encoded representation to a representation that is as close to the original input as possible. Autoencoder, by design, reduces data dimensions by learning how to ignore the noise i
Tokyo Deep Learning Workshop 2018 (TDLW2018)
No more seats available. We will record the talks and make the videos public after the workshop. The workshop aims at bringing together leading scientists in deep learning and related areas within machine learning, artificial intelligence, mathematics, statistics, and neuroscience. No formal submission is required. Speakers are invited to present their recently published work as well as work in pr
2018/02/04 CV勉強会「強化学習論文読み会」発表資料まとめ - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
第44回コンピュータビジョン勉強会＠関東は、「強化学習論文読み会」というテーマで、株式会社Preferred Networks様の会場をお借りして行いました。 また、今回は午前中にPFNの前田新一先生による特別講演も行われ、初参加者も多く大盛況の回となりました。 例によって発表資料をまとめます。 コンピュータビジョン勉強会＠関東 http://sites.google.com/site/cvsaisentan/ 開催プログラム https://kantocv.connpass.com/event/76984/ Tweetまとめ https://togetter.com/li/1196249 以下、発表順。 発表者： 前田新一先生 タイトル： 強化学習の光と闇 発表者：@takmin（私） 発表論文： Curiosity-driven Exploration by Self-supervis
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