Deep learning for satellite imagery via image segmentation - deepsense.ai
We resized and aligned 16-band channels to match those from 3-band channels. Alignment was necessary to remove shifts between channels. Finally all channels were concatenated into single 20-channels input image. Model Our fully convolutional model was inspired by the family of U-Net architectures, where low-level feature maps are combined with higher-level ones, which enables precise localization.
Masanori Kusunoki / 楠 正憲 on Twitter: "Deep Learningは潤沢な計算資源とデータがないと勝負にならない。人を育てても国内に雇用がなければ上澄みをBig Giantに吸い上げられるだけ。国は開発ガイドラインとか民の足を引っ張る前に、データもエンジニアも活かせない… https://t.co/tw3f02YdJI"
Deep Learningは潤沢な計算資源とデータがないと勝負にならない。人を育てても国内に雇用がなければ上澄みをBig Giantに吸い上げられるだけ。国は開発ガイドラインとか民の足を引っ張る前に、データもエンジニアも活かせない… https://t.co/tw3f02YdJI
Googleが新たな機械学習手法をテスト中、クラウドではなくスマホ上で学習実施 | AI4U
最近の株式市場もAIブーム。その中で最も注目されている銘柄が米半導体メーカーNVIDIA（エヌビディア）。同社の株価もすごいことになっているが、最近では同社と提携する企業の株価も高騰する傾向にある（関連記事：AI相場“中核”、ＮＶＩＤＩＡ関連の「神通力」）。 果たしてNVIDIAは、このままAI時代の覇者として逃げ切ることになるのだろうか。日本法人のDeep Learning部長の井崎武士さんにお話を聞いた。（ITジャーナリスト・湯川鶴章） 2000個のCPUの計算を12個のGPUで実現 そもそもNVIDIAって、いつAI企業になったのだろう。ゲーム用半導体のメーカーと認識していたのは僕だけじゃないはず。 世界中のAIの研究者がNVIDIAのGPU（Graphics Processing Unit）に注目したのは2012年といわれる。Googleが2000個のCPU（Central Pro
Alexa Skill KitでAmazonが用意したBuilt-In IntentとBuilt-In Slot Typeをひたすらまとめてみる | DevelopersIO
惜春の候, 春風の心地よい季節になりましたが、お変わりなくお過ごしでしょうか、せーのです。今日はAlexaでスキルを作る時に見落としがちなスタンダードセットをまとめます。 Intent, Slot, Utteranceのおさらい AlexaでCustom Skillを作る時、一番大事なのはこの画面です。 ここでEchoなどのAlexa製品に話しかけられた言葉を分析してバックエンドのLambdaが処理しやすいようにJSON形式にまとめる為の設定を行っています。 どのIntentに振り分けるか、をSample Utteranceで定義し、その中でLambda内で変数として必要なフレーズをSlotとして抽出します。 例えば「Alexa, 昨日の日ハム戦の結果を教えて」というフレーズをLambdaに送って野球の結果を教えるようなSkillを作る場合大事なのは、 このフレーズを言ったら野球の結果を教
Text Classification, Part 3 - Hierarchical attention network
After the exercise of building convolutional, RNN, sentence level attention RNN, finally I have come to implement Hierarchical Attention Networks for Document Classification. I’m very thankful to Keras, which make building this project painless. The custom layer is very powerful and flexible to build your custom logic to embed into the existing frame work. Functional API makes the Hierarchical Inp
言語処理学会第23回年次大会〜Webマーケティングで使えそうな発表資料まとめ〜 – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 行きたいけど行けなかった言語処理学会第23回年次大会の発表内容がPDFで見れるということで、発表内容の中でWebマーケティングなどの仕事で役に立つかもしれない12件の研究を独断と偏見でまとめています。 プログラムはこちらのリンクから見れます。 言語処理学会第23回年次大会(NLP2017) プログラム 今回取り上げるのは以下の12件です。 ・Wikipediaのカテゴリ構造を特徴ベクトルに用いたRandom Forestによるショートメッセージ分類 ・NMFを用いた為
顔画像から年齢・性別を推定するためのデータセットIMDB-WIKI - Qiita
はじめに 機械学習、特にdeep learningではデータが命である。ここでは、顔画像から年齢・性別を推定するタスクの学習に利用できるIMDB-WIKIデータセットを紹介する。 本稿では、学習のためのデータの整形まで。次回はCNNを利用した年齢・性別推定CNNの学習をやりたい。 コードは下記。 https://github.com/yu4u/age-gender-estimation IMDB-WIKIデータセット このデータセットは、Internet Movie Database（IMDb; 映画やテレビ番組の俳優に関するオンラインデータベース）およびWikipediaをクローリングして作られたデータベースで、プロフィール画像、プロフィール画像から顔領域を抽出した画像、人物に関するメタデータから構成される。IMDbには、460,723枚、Wikipediaには62,328枚の顔画像が含
Deep Learning for Computer Vision with Python: Master Deep Learning Using My New Book
3rd Edition Released — Officially supports Keras and TensorFlow 2.0. Grab your copy now! You're interested in deep learning and computer vision... ...but you don't know how to get started. Let me help. Whether this is the first time you've worked with machine learning and neural networks or you're already a seasoned deep learning practitioner, Deep Learning for Computer Vision with Python is engin
Best Practices for Applying Deep Learning to Novel Applications
This report is targeted to groups who are subject matter experts in their application but deep learning novices. It contains practical advice for those interested in testing the use of deep neural networks on applications that are novel for deep learning. We suggest making your project more manageable by dividing it into phases. For each phase this report contains numerous recommendations and insi
Deep Learning and Quantum Entanglement: Fundamental Connections with Implications to Network Design
Deep convolutional networks have witnessed unprecedented success in various machine learning applications. Formal understanding on what makes these networks so successful is gradually unfolding, but for the most part there are still significant mysteries to unravel. The inductive bias, which reflects prior knowledge embedded in the network architecture, is one of them. In this work, we establish a
Tube Convolutional Neural Network (T-CNN) for Action Detection in Videos
Deep learning has been demonstrated to achieve excellent results for image classification and object detection. However, the impact of deep learning on video analysis (e.g. action detection and recognition) has been limited due to complexity of video data and lack of annotations. Previous convolutional neural networks (CNN) based video action detection approaches usually consist of two major steps
Learning Simpler Language Models with the Differential State Framework
Learning useful information across long time lags is a critical and difficult problem for temporal neural models in tasks such as language modeling. Existing architectures that address the issue are often complex and costly to train. The Differential State Framework (DSF) is a simple and high-performing design that unifies previously introduced gated neural models. DSF models maintain longer-term
プロ野球開幕記念、DL4Jでペナント予想！今年勝つのはどのチーム？――AIは解説者たちに勝てるのか | gihyo.jp
プロ野球開幕記念、DL4Jでペナント予想！今年勝つのはどのチーム？――AIは解説者たちに勝てるのか いよいよ本日、日本プロ野球ペナントリーグ2017年シーズンが開幕します。今年は第4回ワールド・ベースボール・クラシックが開催されたこともあり、春先から野球熱が高まっています。 今回、株式会社ビーブレイクシステムズの上川伸彦氏、平原靖之氏の両名が、ディープラーニングのライブラリである「DL4J（Deep Learning for Java）」を利用し、プロ野球2017シーズンセパ両リーグの順位予想を行いました。 テクノロジーの進化はスポーツにどのような影響を与えるのか、技術的視点を踏まえながらお話を伺いました。 上川伸彦氏（写真左）：株式会社ビーブレイクシステムズ技術担当取締役。 父親が中日ファン、母親が巨人ファン。実家の近くに日ハムの二軍の本拠地あり。小さいころ、巨人を応援していたが、最
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deep learning にも使える scikit-learn の概要と便利な機能 - Qiita
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GitHub - bdjaws/workshop: BigData-JAWS 勉強会/イベント
http://www.h5con.cn/endymecy/awesome-deeplearning-resources
【50％以上OFF】Kindleストアで「プログラミング関連書籍」のセールが開催中
大阪大学と富士通、データセンターのCO2排出量削減など、次世代クラウド基盤の低炭素化に向けた研究所を設立
機械学習活用プロジェクト大解剖
