（ 事例調査 ）トポロジー・ 微分幾何学・ 情報幾何学 の 高み から、（深層）ニューラル・ネットワークモデル の 情報処理過程 を 可視化し、学習速度 を 早める 視座 の 有効性 を 考える - Qiita
（ 事例調査 ）トポロジー・ 微分幾何学・ 情報幾何学 の 高み から、（深層）ニューラル・ネットワークモデル の 情報処理過程 を 可視化し、学習速度 を 早める 視座 の 有効性 を 考える人工知能深層学習DeepLearning情報幾何学InformationGeometry （深層）ニューラル・ネットワークモデル を 改良して、 局所最適解への陥落 を 防ぎ、 なるべく短い学習回数で、全体最適解 に 到達する より良い (Deep) neural networkモデル を 見い出す 上 で、 【 情報幾何学（微分幾何学）の 見地 】 （１）誤差逆伝播（BP）法 の パラメータ更新式 を Riemann空間で組成し、 （２）フィッシャー行列 で 表現される Riemann計量 を 用いる 方法 及び 【 位相幾何学 の 見地 】 （１）(Deep) neural network モデ
DeepLearningはアニメを変えるのか？ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? （題を付けかえました。このページ中の画像は、それぞれの引用先のサイトの画像を表示しているものです。） 最近、Deep Learning関連では、アニメ産業自体にも影響しやすい技術が多数開発されているように思う。 まず、セル画の時代からある輪郭線をラフスケッチからトレースする作業が自動化されてしまうのではないか？ ラフスケッチの自動線画化 web サービス■全層畳込みニューラルネットワークによるラフスケッチの自動線画化 次の２つの技術によれば、そのような線画画像に基づいて、色指定と着色の工程を自動化できてしまう可能性がないか？ 初心者がc
character-level CNNでクリスマスを生き抜く - Qiita
この記事は Retty Advent Calendar 18日目です。 昨日は@YutaSakataのクリスマスプレゼントにはKotlin1.1が欲しいですでした。 さて、もうすぐクリスマスですが、皆さん一緒に過ごすお相手はおられますか？ 私？私はもちろんいます。この子が。 独りだと酒でも飲みに行きたくなりますよね？ちょっと奮発していい店でしっとり飲むのもいいものです。 ですが、そんなつもりで入った店がリア充どもの巣窟だったらどうでしょう？ せっかくの孤独のグルメタイムが台無しです。 そんな危険な店を事前に避けるため、Deep Learningの力をかりましょう。 用意するもの keras お店の口コミ kerasはtensorflowかtheanoをバックエンドにして動くDeep Learning用のライブラリです。複雑なことをしようとすると結構面倒ですが、大抵のモデルについてはかなり簡
外部メモリー付きのニューラルネット"Differentiable Neural Computing (DNC)"について解説するよ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事について DeepMind が Nature に投稿した論文 Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory で使用されている "Differentiable Neural Computing (DNC)" について解説します。ロジックの説明がメインですが、Python - Chainer による実装例も紹介します。 Differentiable Neural Computing (DNC)とは sequential data を Neur
iOSのMetalで畳み込みニューラルネットワーク - MPSCNNを用いた手書き数字認識の実装 - Qiita
MetalでCNNの計算を行うためのAPI群、MPSCNNを用いた手書き数字認識のサンプルを読む、という記事の続きです。 iOS 10でMetal Performance Shadersフレームワークに、CNN（Convolutional Neural Network）演算機能群が追加されました。iOSデバイスのGPUで畳み込みニューラルネットワークの計算をさせることができる、という代物です。 前編ではネットワークの中身には踏み込まず、オーバービューとして利用するアプリケーション側の実装について見ていきました。 後編となる本記事ではいよいよMetal Performance Shadersを用いたCNN（Convolutional Neural Network / 畳み込みニューラルネットワーク）の実装について見ていきます。 なお、CNN自体の解説はここでは省略しますが、概念をざっくり理解
re:Invent 2016 私的HPCまとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? AWS re:Invent 2016に参加してきました。他の誰もやらないであろうHPC的なまとめを私なりにしてみます。 AWS re:Inventについて 私が説明するよりもはるかに素晴らしい紹介コンテンツが山ほどあるので、そちらを参照ください。 毎年参照するのがクラスメソッド様の全セッションまとめです。毎年お世話になります。多謝。 http://dev.classmethod.jp/cloud/aws/reinvent-2016-matome/ KeyNote New Instance Type 新しいインスタンスタイプのリリース、s
Deep learning × Python - Qiita
今更ではありますが、今年のPythonキーワードの中で外すことはできないのではないでしょうか？ というわけで今年を振り返ってお世話になったDeepLearning系Pythonライブラリを紹介したいと思います。 Keras chainer, tensorflow, mxnetなどいろいろなフレームワークが出てますが、単純にGithubのスター数でみると次の順で人気なようです。(12月25日現在) tensorflow(40959) keras(10509) mxnet(7288) chainer(1910) tensorflow大人気なのが分かりますね。kerasはコード行数が少なくて済むので好きなのですが、tensorflow-slimなども出てきて、今後もtensorflowベースでより簡単に書けるライブラリが出てきそうです。 keras-rl kerasを使ったDeep Reinfo
ちょっと変わったニューラルネットワーク Reservoir Computing - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? あまり有名ではありませんが変わった性質のニューラルネットワークとして Reservoir Computing があります。 Recurrent Neural Network のひとつですが、中間層の重みを固定してしまって、出力層の部分だけ学習するというアルゴリズムです。 Recurrent Neural Network とは まずは Recurrent Neural Network (RNN) について簡単に触れておきましょう。 時系列学習 時系列データを扱う方法は多種多様ですが、ニューラルネットワークにおいてはRNNを使います。 時系
モバイル上でのDeepLearningによる画像認識 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに これは，DeepLearning Advent Calendar 2016 8日目の記事です．関連記事は目次にまとめられています． さて，本記事は以下の3つについて書かれています． 私がリリースしたアプリDeepLearningを使った画像認識iOSアプリで使われているDeepLearning周りの紹介 2. DeepLearningを学習する上で参考になるサイト 3. DeepLearningを学習する上で参考になる書籍 1.については自分の研究についてなるべくわかりやすく書き直したものです． 2.3.については，自分にとっ
DeepLearningを使って人を笑顔にする - Qiita
Deep Feature Interpolation for Image Content Changes Deep Feature Interpolation(DFI)は、画像に特定の属性(例えば「笑顔」「年配」「あごひげが生えている」)を持たせるための手法です。 特定の属性をもたせる手法としては、"Autoencoding beyond pixels using a learned similarity metric"のようなGenerative Adversarial Network(GAN)を使った手法が知られていますが、DFIはGANとは異なるアプローチをとっています。 論文は https://arxiv.org//abs/1611.05507 にあります。 概要 "A Neural Algorithm of Artistic Style"などで知られているように、画像をCNNに入
2016年の深層学習を用いた画像認識モデル - Qiita
実装 検証が終わっていないモデルの使用は気をつけてください cifar10の数値感覚 現時点で97%以上ではSoTAになると思います。僕が知っている限り、最高精度は96.69%です。そろそろcifar100か別のデータセットを評価の軸にするべきかもしれません。 最近の傾向 今年はResnetファミリーの年だったと思います。特徴的な点として、深さ=精度が終わった点です。googlenetなどは昔から主張していましたが、ある程度深いと、深さよりも幅を広くしたほうが精度が上がるということが、様々な論文の結果で今年は示されました。3月くらいから、Resnetの幅を広くしたほうが良いという結果は副次的にぞろぞろ出ていて、5月23日に出たWide Residual Netowrksで決定的になったような形だと思います。幅が大事といったことが、今年はっきりした点であるように思います。 論文を俯瞰してみる
foobarNet: ディープラーニング関連の○○Netまとめ - Qiita
はじめに もう既に日本の機械学習界隈からも同様の会話は聞こえてくるんだけど、今現在のDeep Learningの研究開発は「こんな凄いネットワーク思い付きました選手権」と「考案したネットワークを巨大なデータセットとGPUン千枚並べて実装と実証してみました選手権」状態になりつつある気がする — TJO (@TJO_datasci) 2016年12月17日 この記事では、そんな「こんな凄いネットワーク思い付きました選手権」の代表選手として、 ○○Netと名の付くネットワーク（＋α）をまとめてみました。 本当にそれだけの内容なのでまともなまとめは以下をご覧下さい。 DeepLearning研究 2016年のまとめ 2016年のディープラーニング論文100選 The major advancements in Deep Learning in 2016 Network (1 character)
府大生が趣味で世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発してしまった論文を読んだ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Deep Learning Advent Calendar 2016の20日目の記事です。 ConvNetの歴史とResNet亜種、ベストプラクティスに関連スライドがあります（追記） 背景 府大生が趣味で世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発してしまったようです。 M2の学生が趣味でやっていたCIFAR10とCIFAR100の認識タスクで，現時点での世界最高性能の結果を出したそうだ…趣味でっていうのが…https://t.co/HKFLXTMbzx — ニーシェス (@lachesis1120) 2016年12月7日 府
Pythonにまつわる3タイプ別オススメ書籍 - Qiita
この記事は 2016年 Schoo Advent Calendar の18日目の記事です。 今日はSchooと特に関係ないですが、2016年の圧倒的Pythonブームを、出版された書籍を中心に振り返り、タイプ別Python系オススメ本をエンジニアが勝手に選んでみたいと思います。 2016年はすごい一年だった こちらはAmazonで「Python」を検索した結果ですが、ほとんどが2016年に発売されたものです。 2015年12月に発売された O’Reillyの「入門 Python3」を皮切りに今年だけで、有名出版社などから10冊以上発売されているのを観測しています。 なぜなのか これは肌感ですが、やはりデータ分析、機械学習の人気に引っ張られる形で、それらをやるならPythonらしい…！ということが認識されてきたのが大きい理由ではないかと感じています。 例えば Caffe, Theano, T
画像認識対決 ~Microsoft VS Google VS IBM VS AWS~ - Qiita
はじめに この記事は、Life is Tech ! アドベントカレンダー2016 18日目の記事です。 はじめまして！iPhoneメンターのにっしーです。 「時間があるときに勉強しよう」と人工知能／機械学習／Deep Learning／認識技術といったトピックの記事の見つけてはストックしてきたものの、結局2016年は何一つやらずに終わろうとしているので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、 本質的な理解等はさておき、とにかく試してみる ということで画像認識技術に触れてみることにしました。 画像認識とは? 画像認識とは、画像データの画像内容を分析して、その形状を認識する技術のことである。 -- Weblio辞書 画像認識では、画像データから対象物となる輪郭を抽出して、背景から分離し、その対象物が何であるかを分析するのが基本になります。 しかし、人間なら無意識化に行われていることですが、コンピュ
医薬品設計とニューラルネットワーク - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Nextremer Advent Calendar 2016の14日目の記事です。 医薬品設計含めケモインフォマティクスの分野でニューラルネットワークがどのように活用されているのか興味があり調べてみました。 簡単に医薬品設計について説明してから、これとニューラルネットワークの最近の動向について記述します。また最後に今回興味を持つきっかけとなった、Variational Auto Encoderを元にして新しい化学構造を生成する生成モデルベースのアプローチについても紹介したいと思います。 自分は有機化学を少しかじった程度なので、誤り等あっ
JavaScript でニューラルネットワーク - Qiita
動機 前回「Ruby でニューラルネットワーク」では、MNIST のデータを使って、数字認識ができるニューラルネットワークを構築しました。元ネタは、名著「ゼロから作るDeep Learning ――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」です。 ただ、数字の認識を行えるとはいっても、訓練用のデータもテスト用のデータも MNIST から与えられたものにすぎません。自分で実際に手書きの数字を描いてみたらどうなるのだろう？という興味から、ウェブ上で、実際に数値を手書きして、そのまま数字認識が試せるようなものを作ってみました。 Digit Recognition ソースコード(GitHub) 手書き数値の右隣の "3: 99.6%" みたいなところは、たとえば「『3』である確率は 99.6%」ということを意味します。確率の一番高い数字を認識結果としています。 コード解説 neuralne
MicrosoftのDeep Learningライブラリ「CNTK」チュートリアル - Qiita
CNTKってご存知でしょうか？CNTKは、Microsoftが主導して開発しているオープンソースのDeep Learningライブラリです。正直なところ僕も最近使い始めたのですが、このCNTK、良い意味でMicrosoftらしくなく、なかなかイケているんじゃないかと思っています。今回は、まずCNTKの特徴をざっと紹介し、後半でコード例をJupyter Notebookを使って見ていきます。 チュートリアルはこちら "Microsoft"にこだわらない、オープンな開発方針 Open Source GitHub上で開発が進んでいます。社内版はありません。 公式wiki Python と C++ API Python API C++ API .Net APIは(まだ)ありません。Brainscriptもサポートされています。 LinuxとWindowsで利用可能 "Both Linux and
Deep Learningを用いたサービスまとめ(国内&海外) - Qiita
はじめに Liaroという会社をやってます、花田です。 最初は何か書いて動かそうと思ったのですが、言うて既存の有名所のモデル実装して試して終わりになってしまうので面白くないなと。 なんかそういうのは研究されてるようなもっと詳しい方々がやったほうが見てる方が勉強になるのでそちらはお任せして。仕事柄、普段から海外サービスも含めAIを謳っているものはチェックしているほうなのでそれらをまとめようかなと。 普段メモ書きで残していたものなので雑なのはご了承下さい。 気になった会社/サービスまとめ 画像認識系 Clarifai ニューヨーク：有名どころ。純粋なる画像認識エンジンを開発。動画をアップすると各シーンに写っているものをタグ付けしてくれる。動画像解析APIを提供。 https://www.clarifai.com/ http://wired.jp/2015/02/10/incredible-ai
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ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 第3章 - Qiita
