最強の“AIスマホ”！ 「HUAWEI Mate 10 Pro」国内発表
ファーウェイ・ジャパンは、都内で発表会を開催。海外でも10月にリリースされたばかりの最新フラグシップ機「HUAWEI Mate 10 Pro」、およびミドルクラス機「HUAWEI Mate 10 lite」の国内発売を発表した。発売日は12月1日と12月8日。価格はそれぞれ税抜8万9800円と4万2800円。 AIの演算に特化したプロセッサを内蔵 さらに耐水も ファーウェイの最新ハイエンド機が今週発売！ まず、HUAWEI Mate 10 Proは、18：9の縦長ディスプレー＆超狭額縁のスタイルを採用したハイエンド機。 最大のアピールポイントは内蔵プロセッサ。本機に内蔵されている「HUAWEI Kirin 970」は通常の高い処理性能に加えて、AIの演算に特化したNPU（Neural Network Processing Unit）を搭載。特にカメラで威力を発揮するとしており、13のシーン
Improving Palliative Care with Deep Learning
Improving the quality of end-of-life care for hospitalized patients is a priority for healthcare organizations. Studies have shown that physicians tend to over-estimate prognoses, which in combination with treatment inertia results in a mismatch between patients wishes and actual care at the end of life. We describe a method to address this problem using Deep Learning and Electronic Health Record
Deep Learning フレームワークざっくり紹介 - Qiita Advent Calendar 2017 - Qiita
雨後の筍のようにいっぱい出てきた deep learning 関連フレームワークをざっくり紹介していくカレンダーです。 Tensorflow, Chainer などのメジャーどころから、こんなんあるの？ ていう マイナーどころまで、何でもOK。 ちなみに、ざっくり「フレームワーク」と言ってますが、いわゆる 中間表現（IR。ONNXとか）や、その後ろのバックエンドスタック（NNVM Compilerとか）も含めて、要は関連ライブラリ、関連ソフトウェア何でもOKです。 ＜参加者向け注意事項＞ 1日目に、私ことbonotakeがフレームワークをざっくり一覧する記事を書きますが、そこに載ってるものでも載ってないものでもOKです Tensorflow と Keras と Tensorflow XLA は別扱いでOK というか、Object Detection API みたいな一部APIだけ切り出して
Understanding SSD MultiBox - Real-Time Object Detection In Deep Learning | Towards Data Science
This post is meant to constitute an intuitive explanation of the SSD MultiBox object detection technique. I have tried to minimise the… This post is meant to constitute an intuitive explanation of the SSD MultiBox object detection technique. I have tried to minimise the maths and instead slowly guide you through the tenets of this architecture, which includes explaining what the MultiBox algorithm
Use Keras Deep Learning Models with Scikit-Learn in Python - MachineLearningMastery.com
Keras is one of the most popular deep learning libraries in Python for research and development because of its simplicity and ease of use. The scikit-learn library is the most popular library for general machine learning in Python. In this post, you will discover how you can use deep learning models from Keras with the scikit-learn library in Python. This will allow you to leverage the power of th
技術には賞味期限がある - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 画像処理、画像認識の分野の技術動向を調査すると、ここ数年でいろんな枠組みが変わってきたことを感じる。 ここ５年の間の変化 ＯｐｅｎＣＶの最適化がさらに進展した。 IPPがＯｐｅｎＣＶに含まれるようになった。 マルチコアでの平行化・並列化がライブラリの広い範囲で進展するようになった。 ＡＲＭの組み込み用のＣＰＵでも４コアが利用できるようになった。 64bit OSを使えることが増えた。 ＧＰＵを使うことが組み込みの分野でも可能なボード（モジュール）が登場した。 Deep Learning の関係で、画像認識関係のアルゴリズムが大幅に書き換
Challenges of reproducing R-NET neural network using Keras · YerevaNN
Challenges of reproducing R-NET neural network using Keras 25 Aug 2017 By Martin Mirakyan, Karen Hambardzumyan and Hrant Khachatrian. In this post we describe our attempt to re-implement a neural architecture for automated question answering called R-NET, which is developed by the Natural Language Computing Group of Microsoft Research Asia. This architecture demonstrates the best performance among
Pythonや機械学習が学べるオンラインサービス - Qiita
Pythonや機械学習が学べるオンラインサービス ちょうど約1年前に プログラミング言語Pythonや人工知能技術（機械学習・深層学習）が学べるスクール・サービス (無料・有料） といった投稿をしましたが、あれから1年ほどたったので今回はオンライン上でPythonや機械学習が学べるサービスをまとめてみました。 オンライン系のサービスはほとんど増えていないみたいですが、スクール系はかなり増えた印象です(^^;) では今回はオンラインでPythonや機械学習が学べるサービス5つを紹介いたします。 1. PyQ https://pyq.jp/ Pythonと機械学習が学べるようです。 また、ライト、スタンダード、メンター、プレミアムと4種類あるみたいです。 ライトが月に2,980円で利用できます。 スタンダードは7980円、メンターは29,800円、プレミアムは98,000円。 また、オンライン
CLOUD - Neural Network Console
クラウド上の豊富なリソースを使用し、ディープラーニングをいつでもどこからでも利用できます。 GPUを始めとした豊富なコンピューティングリソースの中から、目的に応じてお好みのリソースを選択できます。 今すぐはじめる マルチGPUでの学習 Webブラウザからサインインするだけで、常に最新の機能とクラウドの豊富なリソースを利用できます。 マルチGPUの圧倒的なパワーにより大規模なネットワークの学習も高速で実現します。 Macでも、Windowsでも使える Windowsに加え、Mac、Linuxなど様々なOSで利用できます。 Google Chromeでインターネットに接続できる環境であれば、どこからでもアクセス可能です。 優れたポータビリティ クラウド上で学習した結果は、ダウンロードしてNeural Network Librariesで実行できます。 WindowsアプリのNeural Net
Detecting bats by recognising their sound with Tensorflow
Last week I discovered that there are bats behind my appartment. I immediately grabbed my “bat detector”: a device that converts the ultrasound signals bats use to echolocate from an inaudible frequency range to an audible one. The name “bat detector” thus is a lie: you can use it to detect bats, but it does not detect bats itself. In this tutorial I will show you how to build a real bat detector
UCバークレー、機械学習で自らが学習する産業用ロボット「BRETT」をVRシステムで効率的に訓練するアプローチを発表。数週間のプログラムが1日に短縮
UCバークレー、機械学習で自らが学習する産業用ロボット「BRETT」をVRシステムで効率的に訓練するアプローチを発表。数週間のプログラムが1日に短縮 2017-11-09 米カリフォルニア大学バークレー校（UCバークレー）のロボット研究チームは、2015年に機械学習（deep learning）で試行錯誤をしながら自らが学習していく産業用ロボット「BRETT」を発表しましたが、今回、それに加えてVRシステムと組み合わせることで効率的に訓練するアプローチを発表しました。 ロボットを学習させる場合、本来であればコードを書くことでプログラミングする必要があります。しかし、それでは専門知識が必要だったり時間がかかったりします。 そこで、本研究チームはVRヘッドセットを着用しモーションコントローラでオペレーションすることで訓練するアプローチを採用しました。 VRシステムを活用することで、コードを書き
Learn to think in React | Pure React
Learn to think in ReactYou don't know React.But not for lack of trying! Tutorials, books, courses, podcasts, blog posts… you've done 'em all, or you've tried to. You've followed along, and sure, it made at least some kind of sense while you were assiduously reproducing each step, but just when you reach the end, everything you supposedly learned just… slips… from your mind into a vast, grey nothin
dfltweb1.onamae.com – このドメインはお名前.comで取得されています。
このドメインは お名前.com から取得されました。 お名前.com は GMOインターネットグループ(株) が運営する国内シェアNo.1のドメイン登録サービスです。 ※表示価格は、全て税込です。 ※サービス品質維持のため、一時的に対象となる料金へ一定割合の「サービス維持調整費」を加算させていただきます。 ※1 「国内シェア」は、ICANN(インターネットのドメイン名などの資源を管理する非営利団体)の公表数値をもとに集計。gTLDが集計の対象。 日本のドメイン登録業者(レジストラ)（「ICANNがレジストラとして認定した企業」一覧（InterNIC提供）内に「Japan」の記載があるもの）を対象。 レジストラ「GMO Internet Group, Inc. d/b/a Onamae.com」のシェア値を集計。 2023年5月時点の調査。
Deep Learning book 11. Practical Methodology
Analysis on Negative Sample Size in Contrastive Unsupervised Representation Learning
Google、モバイル／組込機器向け機械学習ソリューション「TensorFlow Lite」のデベロッパープレビュー版を発表
TensorFlow Liteは、バイナリサイズが小さく、高速な初期化および起動によって、オンデバイスでの機械学習を可能にする。ランタイムはさまざまなプラットフォームで動作するよう設計されており、現時点ではAndroid版とiOS版が提供される。また、モバイル機器への最適化によってモデルの読み込みにかかる時間を大幅に短縮したほか、ハードウェアアクセラレーションもサポートしている。 TensorFlow Liteには、あらかじめトレーニング済みのモデル「TensorFlow Model」が用意されており、これらのモデルが「TensorFlow Lite Converter」でTensorFlow Lite形式（TensorFlow Lite Model File）に変換され、モバイルアプリケーション内にデプロイされる。 処理系は、C++ API（Android／iOS共通）とインタプリタで構
過去の作品を学習することで本当に新しい作品が作れるのか?? – CAN: Creative Adversarial Networks Generating “Art” by Learning About Styles and Deviating from Style Norms
TOP PAPER 過去の作品を学習することで本当に新しい作品が作れるのか?? – CAN: Creative Adversarial Networks Generating “Art” by Learning About Styles and Deviating from Style Norms 過去の作品を学習することで本当に新しい作品が作れるのか?? – CAN: Creative Adversarial Networks Generating “Art” by Learning About Styles and Deviating from Style Norms このサイトでもおなじみのGANを用いて、アート(抽象絵画)を生成するという取り組み. 「過去」のアート作品を学習するだけで、真に創造的なな「新しい」アートを作れるのか? というもっともな問いに向き合った論文です. この研
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
AIでカメラを最適化する6型有機ELスマホ「Mate 10 Pro」。4カメラ「Mate 10 lite」も
Koichiro Mori on Twitter: "“Deep Learningを用いた音楽生成手法のまとめ [サーベイ]” by @naotokui https://t.co/PF4TIr8KP1"![Koichiro Mori on Twitter: "“Deep Learningを用いた音楽生成手法のまとめ [サーベイ]” by @naotokui https://t.co/PF4TIr8KP1"](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/aa8330282c998752ad6c408e81a16378ce3a7ecd/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fpbs.twimg.com%2Fprofile_images%2F1211981144561860609%2FIVb6ifaj.jpg)
GPU Deep Learning Community #6 (2017/11/21 19:00〜)
https://udrc.eng.ed.ac.uk/sites/udrc.eng.ed.ac.uk/files/attachments/UDRC_RNN_LSTM_LibrariesTutorial.pdf