Blog | Paras Dahal
Breaking Deep Neural Networks with Adversarial AttacksJul 30 2019Analyzing different adversarial attacks, their effects on the representation space and potential defense mechanisms. Using Deep Neural Networks for ClusteringApr 24 2019A comprehensive introduction and discussion of important works on deep learning based clustering algorithms. Softmax and Cross Entropy LossJun 02 2017Understanding th
About AWS
Since launching in 2006, Amazon Web Services has been providing world-leading cloud technologies that help any organization and any individual build solutions to transform industries, communities, and lives for the better. As part of Amazon, we strive to be Earth’s most customer-centric company. We work backwards from our customers’ problems to provide them with cloud infrastructure that meets the
知識の島を作っていく（Deep Learning時代の生き残り方の模索、その2）
さて、全部をちゃんとわかってる訳では無いが、必要な程度はわかってる、という状態に居てそれを維持する事を考える。 定義により既に分からない事はあって、しかもそれは学ばない状態にあるが、でもこの状態を維持するにはある程度の継続的な学習が必要そうだ。 何をどう学んでいくべきだろうか？ まず理想的だが実現が困難と思っている方法として、毎回必要な事だけを必要な程度キャッチアップしていく、というのがある。 何故この方法は実現が困難なのだろう？ それは新しい話題というのは、その話題専用のしっかり書かれた教科書というのがなかなか出ない、というあたりに問題がある。 誰かが必要な事だけ分かりやすくまとめておいてくれれば、その中から自分に必要な範囲で必要な事を取り出すのはこれまでのプログラマの学習とあまり変わらない。 でも昨今のDeep Learning周辺では、必要な事だけしっかりまとめた教科書、というのが追
Deep Learning for Patient-Specific Kidney Graft Survival Analysis
An accurate model of patient-specific kidney graft survival distributions can help to improve shared-decision making in the treatment and care of patients. In this paper, we propose a deep learning method that directly models the survival function instead of estimating the hazard function to predict survival times for graft patients based on the principle of multi-task learning. By learning to joi
NVIDIA GPUが搭載されたWindows 10にTensorFlowとChainerをインストールしてDeep Learningの学習環境を構築してみる - Qiita
※以下が最新の記事です。「Windows 10にNVIDIA GPUを使用したDeep Learning環境をインストール。（CUDA10、VS2017、TensorFlow、Keras、Chainerのインストール）」 https://qiita.com/kekekekenta/items/a46a899956b1c756ddce こんにちは。今回はNVIDIAのGPUが搭載されたWindows 10にTensorFlow 1.0とChainerをインストールする手順を紹介します。 Deep Learning環境としてはUbuntuを利用したものが多くありますが、最近ではWindows 10でもこれらのフレームワークが動きます。NVIDIAのGPUが搭載されたゲーミングPCを持っていれば簡単に試すことができるようになっています。 Visual Studio 2015のインストール まずは
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Since launching in 2006, Amazon Web Services has been providing world-leading cloud technologies that help any organization and any individual build solutions to transform industries, communities, and lives for the better. As part of Amazon, we strive to be Earth’s most customer-centric company. We work backwards from our customers’ problems to provide them with cloud infrastructure that meets the
Deep Learningで楽曲認識 - Qiita
様々な曲を聴かせて、そのアーティストが誰なのかを認識させようという試みです。認識部分はDeep Learningに任せます。頼んだ！ イメージとしては学習したモデルを用いて、マイクに向けて直接音楽を流して、「これはミスチルや！」という感じにリアルタイムに推定してくれるシステムを作りました。 githubに公開しました。 なお、学習時はGPUを使っていますが、学習済みモデルを使って推論させるときはGPUではなくCPUを使うコードになっていますが、別にGPUでも動きます。 （単に、推論させるときには別のPCで実行させていて、そのPCにはGPUが載っていなかったからというだけです。） https://github.com/slowsingle/music_classification 「頼んだ！」とは言いつつも... 曲の波形をそのままネットワークに学習させても、訓練誤差は縮まれど、実際に出来上
Apache MXNet
1.9.1 master 1.9.1 1.8.0 1.7.0 1.6.0 1.5.0 1.4.1 1.3.1 1.2.1 1.1.0 1.0.0 0.12.1 0.11.0
「ムーアの法則」終了で コンピューター業界は AI需要にどう対応するか
How AI Can Keep Accelerating After Moore’s Law 「ムーアの法則」終了で コンピューター業界は AI需要にどう対応するか 先端的な機械学習の分野では膨大なコンピューター・リソースが必要だ。「ムーアの法則」が終わった現在、コンピューターチップにも変革が求められる。 by Tom Simonite2017.06.09 165 19 9 0 5月上旬、グーグルのサンダー・ピチャイCEO（最高経営責任者）は機械学習の研究所で得られた驚異的な成果を開発者たちに発表したとき、明らかに興奮していた。新しい環境や業界に機械学習ソフトウェアを簡単に導入できるようにするために、グーグルの研究者は機械学習ソフトウェアを作成する作業の一部を自動化する方法を考え出したのだ。 しかし、このプロジェクトは、AI研究者の間ではすでに別の理由で評判になっている。機械学習の最先端で
You can probably use deep learning even if your data isn't that big
tl;dr: A hot take on a recent ‘simply stats’ post. You can still use deep learning in (some) small data settings, if you train your model carefully. Over at Simply Stats Jeff Leek posted an article entitled “Don’t use deep learning your data isn’t that big” that I’ll admit, rustled my jimmies a little bit. To be clear, I don’t think deep learning is a universal panacea and I mostly agree with his
Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 Hour - Meta Research | Meta Research
Accurate, Large Minibatch SGD: Training ImageNet in 1 HourData @ Scale Deep learning thrives with large neural networks and large datasets. However, larger networks and larger datasets result in longer training times that impede research and development progress. Distributed synchronous SGD offers a potential solution to this problem by dividing SGD minibatches over a pool of parallel workers. Yet
用語解説：ディープラーニング（Deep Learning、深層学習）
用語解説：ディープラーニング（Deep Learning、深層学習）：困ったときのビジネス用語（1/3 ページ） AIを活用したビジネス開発が活発だ。なかでもディープラーニングは注目を集めているが、その理由は？ 私たちの業務はどう変わる？ どこで使える？ 基礎知識から技術応用のアイデアまでを解説する。 用語解説：ディープラーニング（Deep Learning、深層学習） ディープラーニング（Deep Learning、深層学習）とは、赤ん坊が周囲の環境から得た情報からモノや事象の特徴や関連性を学び、やがてそれらを識別して名前で呼ぶような「学習」を、コンピュータが自律的に行う新しい仕組みのことを指す。 具体的には、人間の脳神経回路の仕組みを機械で模倣した「多層ニューラルネット」（後述）によって、モノや事象の特徴を抽出し、そこに内在する知識やルールを獲得、さらにその結果を人間が利用しやすい表現
連想の学習 – See, Hear, and Read: Deep Aligned Representations
TOP PAPER 連想の学習 – See, Hear, and Read: Deep Aligned Representations 「波打ち際を歩く人」という文、波打ち際を歩く人の写真、波の音に混じる砂を踏む足音。テキスト、画像、音声とそれぞれモダリティ(感覚)は違いますが、これらに共通する意味、コンセプトを人は簡単に見出すことができます。こうした感覚の枠をこえて共通するコンセプトを、統一したかたちで表現できないか、という研究。 いったんこういう表現が出来れば… 文からそれに対応する画像、画像から文、音声から文といった具合に、感覚を超えた検索が可能になります。結果は、プロジェクトページの例を見てもらうのがわかりやすいでしょう。コンピュータが連想することを覚えたと言ってもいいかもしれません。 学習データとしては、Flickrからダウンロードしたビデオのフレームの画像と音、COCOなどのデ
AL: A new declarative language for detecting bugs with Infer
At Facebook, every change made to our mobile code is checked by our static analyzer Infer. Static code analyzers are tools that scan the source code of a program to detect possible bugs. The main advantage of a static analyzer is its ability to detect bugs without running the program and before the software is shipped to the users. One benefit of Infer over other static analyzers is that it perfor
【Cheat Sheet】Scientific data programming Free Course 英語の勉強しながらPython やRの科学計算の勉強ができますね。【はじめの一歩だけ(笑)】
Pythonで機械学習をする時のチートシート Medium.com で表示 世の中、いろいろ勉強するのに、こういうチートシートって便利なんですよね。間違ってなければ。。上のURLには、機械学習の中でもDeeplearningに関するチートシートや、Plot系のもの、Numpyなどのチートシートが一揃いあります。便利そうですね。って僕使ってないからわからないのですが。。 Googleでチートシートの画像を検索してみると、本当に沢山のものが出てきます。 便利になりましたね。 僕みたいなのは、チートシートだけあつめて、勉強した気になるタイプです。どうせなら、こういうのを日本語にしておいておくと勉強になるんですけどね。 便利といえば学習も Scientificなデータアナリシスとかの勉強もフリーのものが増えてますね。実際にフリーなのは初歩の初歩だけですけど、それでも、英語とプログラムの勉強には、少
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Implementing CNN
ChainerとPyTorchのコードを比較する - 線形回帰編 - Qiita
Python vs Ruby 『ゼロから作るDeep Learning』 1章 sin関数とcos関数のグラフ - Qiita
GitHub - saikatbsk/Vincent-AI-Artist: Style transfer using deep convolutional neural nets
https://jp.techcrunch.com/2017/06/07/20170606deep-databricks/
