深層学習に最適化したディープラーニング専用ワークステーション “Deep Station DK-1”を発売開始 | 株式会社UEI
深層学習に最適化したディープラーニング専用ワークステーション “Deep Station DK-1”を発売開始 株式会社UEI(以下：UEI、ヨミ：ユーイーアイ、本社：東京都文京区、代表取締役社長 兼 CEO：清水 亮)は、プリファードインフラストラクチャー社(PFI)が開発したオープンソースの深層学習フレームワーク ChainerをベースとしたGUIディープラーニング環境と、同ソフトウェアとUbuntu14.04をプリインストールした深層学習用ワークステーション、“Deep Station DK-1”の正式受注を開始します。 また、ご購入いただいた方を対象とした、ディープラーニングの基礎から実際のデータの入力・分析操作までを1日で学ぶことができる「深層学習ベーシックセミナー」と、Pythonによるより本格的なデータ操作、ならびにLSTMの学習まで体験することができる「深層学習スタンダード
Deep Learningによるハンドサイン画像認識デモ 解説 (第一回) - 技ラボ
「ビッグデータEXPO東京 2015春」に展示しました「Deep Learningを利用したハンドサイン画像認識のデモ」について、全三回に分けて解説します。 今回は第一回です。シリーズ概要とデモ全体の概要について解説します。 by NagasawaKazuki 2015/04/20 はじめに ISPは、2015年3月12日(木)、13日(金)にザ・プリンスパークタワー東京で開催された「ビッグデータEXPO 東京」に出展しました。 ブースでは「Deep Learningを利用したハンドサイン画像認識のデモ」と「Deep Learningスターターキット」を展示し、多くの方に来訪していただきました。 当日の様子とブース 本連載では、ブースで展示していました「Deep Learningを利用したハンドサイン画像認識のデモ」について、技術的な内容を含めて全三回に分けて解説します。 シリーズ構成 本
富士通研究所、時系列データを高精度に分析する新たなDeep Learning技術を開発 | IoTNEWS
2021-09-092016-02-16 富士通研究所、時系列データを高精度に分析する新たなDeep Learning技術を開発 株式会社富士通研究所は、IoTアプリケーションに活用が期待される、振動が激しく人による判別が困難な時系列データに対して高精度な解析を可能とするDeep Learning技術（注1）を開発したと発表した。 Deep Learning技術は、人工知能の発展におけるブレークスルーとして注目されており、画像や音声では極めて高い認識精度を達成している一方で、適用できるデータの種類は限られている。特にIoT機器などから得られる、人による判別も困難なほどの激しい振動の時系列データを精度よく自動的に分類することは困難だった。 今回、最先端数学を活用し、時系列データから幾何的な特徴を抽出することで、激しい振動の時系列データを高精度に分類することができるDeep Learning技
Convolutional Neural Networkとは何なのか - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 機械学習の世界において、画像といえばConvolutional Neural Network(以下CNN)というのは、うどんといえば香川くらい当たり前のこととして認識されています。しかし、そのCNNとは何なのか、という解説は意外と少なかったりします。 そこで、本記事ではCNNについてその仕組みとメリットの解説を行っていきたいと思います。 なお、参考文献にも記載の通り解説の内容はStanfordのCNNの講座をベースにしています。こちらの講座はNeural NetworkからCNN、はてはTensorflowによる実装まで解説される予定な
What do channels refer to in a convolutional neural network?
Answer (1 of 6): Imagine a network as a sequence of "layers", where each layer is of the form x_{n+1} = f(x_n), where f(x) is a linear transformation followed by a non-linearity such as sigmoid, tanh or relu. The layers operate on 3-D chunks of data, where the first two dimensions are (generally)...
Deep Learningによるハンドサイン画像認識デモ 解説 (第三回) - 技ラボ
「ビッグデータEXPO東京 2015春」に展示しました「Deep Learningを利用したハンドサイン画像認識のデモ」について、全三回に分けて解説します。 今回は第三回、最終回です。デモアプリケーションの核となっている、ハンドサイン画像の学習について解説します。 by NagasawaKazuki 2015/05/11 Deep Learningによるハンドサイン画像認識デモ 解説 (第一回)Deep Learningによるハンドサイン画像認識デモ 解説 (第二回)Deep Learningによるハンドサイン画像認識デモ 解説 (第三回) はじめに ISPは、2015年3月12日(木)、13日(金)にザ・プリンスパークタワー東京で開催された「ビッグデータEXPO 東京」に出展しました。 ブースでは「Deep Learningを利用したハンドサイン画像認識のデモ」と「Deep Learni
Deep Learningによるハンドジェスチャ認識（第二回） - 技ラボ
第一回の記事でご紹介したハンドジェスチャ認識について具体的にどのように学習を実施していったかを解説します。 by wazalabo-editor 2016/01/16 Deep Learningによるハンドジェスチャ認識（第一回） 認識エンジン開発 学習・検証用画像の撮影から、Deep Learningによる学習と検証まで、下図①～④のサイクルを繰り返し行い、認識能力を段階的に強化しました。ハンドサイン認識での経験を活かし、１ヶ月の短期間で、簡単のデモを室内で行えるレベルまで認識精度を向上させることができました。 ① 撮影 当社社員約２０名に被写体として協力してもらい、ジェスチャの動画を撮影しました。学習後に室内である程度の認識ができるようになることを目指し、照明条件や撮影場所を変えて様々な環境で撮影を行いました。 ② 学習・検証用データの準備 撮影した動画から順に一秒分のフレームを切り出
%25E3%2581%25AE%25E7%2594%25A8%25E8%25AA%259E%25E3%2581%25A8Pytho)
scikit-learn (sklean)の用語とPython - つれづれ日記
scikit-learn (sklean)の用語とPython。 datasets: 学習に使う入力データ。標準でiris とdigitsが用意されているclf: 分類器(classifier) Python配列の添え字[-1]は、配列の最後の要素のこと[:-1]は、配列の最後の要素を除く、配列全体のこと[:100]は、配列の最初の100個の要素の配列のこと 最後の要素は予測(predict)させるためのデータ、それ以前の要素は学習(learning, classification)に使う。ただし、学習用の値と検証用の値は必ずしも分けない。配列についてはpythonはとても強い。他のプログラム言語では脆弱性になるところが、簡潔な指定方法の一つになっている。交差検定 (k-fold cross validation)では、学習用の値の配列の中から、複数の値をkセットとりだしてk回検証のための
3D Visualization of a Convolutional Neural Network
Input image: Filter: Weighted input: Calculation: Output: Draw your number here Downsampled drawing: First guess: Second guess: Layer visibility Input layer Convolution layer 1 Downsampling layer 1 Convolution layer 2 Downsampling layer 2 Fully-connected layer 1 Fully-connected layer 2 Output layer Made by Adam Harley. Project details.
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~Pythonistaより愛をこめて贈るPython入門者のためのTips①~ - Qiita
動機 Liaroで代表取締役をやりながら#HiveShibuyaで窓際戸締役をしている@hanaken_Nirvanaです。 会社では動画のレコメンドアプリを開発しているのですが、API〜レコメンドエンジンまで(DeepLearning※, NLP含めて)基本的にPythonで書いています(ところどころScalaですが...)。 スタートアップ界隈でいうとRoRが多くPython人口も増えてほしいなぁーと思っていたのですが、『人工知能うぇい！』ブームにのってかPython教えて欲しいと言われることが度々あるので、その時のためにメモがてらPython初心者向けにPythonっぽい文法を中心に書こうかと思います。 まぁ偉そうに言っても僕もPython contributorでもないでもない、ただのPythonユーザーなんで間違いがあったらジャンジャン指摘して欲しいですʕº̫͡ºʔ ※ Deep
Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning
We propose a conceptually simple and lightweight framework for deep reinforcement learning that uses asynchronous gradient descent for optimization of deep neural network controllers. We present asynchronous variants of four standard reinforcement learning algorithms and show that parallel actor-learners have a stabilizing effect on training allowing all four methods to successfully train neural n
Deep Learning in Rust: baby steps
Meta Edit 2/2/2016: I wrote this post when deeplearn-rs was only a week old. This is more of a journal post where I reflect on things. To see the latest deeplearn-rs, the readme on the github repo is probably the best place to look. Last semester[1] I flailed around trying to get into deep learning. I felt kind of guilty for jumping onto the hype train[2]. Deep Learning is a guilty pleasure. I wen
A Recurrent Neural Network that Learns to Count
Connection Science, Vol. 11, No. 1, 1999, 5± 40 A Recurrent Neural Network that Learns to Count PAUL RODRIGUEZ, JANET WILES & JEFFREY L. ELMAN Parallel distributed processing (PDP) architectures demonstrate a potentially radical alternative to the traditional theories of language processing that are based on serial computational models. However, learning complex structural relationships in tempora
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http://vision.stanford.edu/teaching/cs231b_spring1415/slides/alexnet_tugce_kyunghee.pdf
https://kaigi.org/jsai/webprogram/2014/pdf/785.pdf
PFIセミナー2016/2/25：生成モデルのDeep Learning
GitHub - szcom/rnnlib: RNNLIB is a recurrent neural network library for sequence learning problems. Forked from Alex Graves work http://sourceforge.net/projects/rnnl/
http://www.vision.cs.chubu.ac.jp/MPRG/F_group/F146_yamashita2014.pdf
https://kaigi.org/jsai/webprogram/2015/pdf/2G4-OS-25a-4.pdf