TMLS#3 Applying Deep Learning, 2016年5月27日(金) 19:00 | Meetup
Hello everyone, We are very excited to announce the third TMLS event of 2016 is coming up on 5/27! Please leave your Friday night open, we have invited amazing speakers to discuss some of the latest deep learning technologies. The event sign-up opens from 5/19 Thursday @10am. Due to the capacity of the room, general admissions are limited to 100 people. Don't miss! みなさんこんにちは！2016年第3回目となるTMLSのイベントで
Get Programming with Haskell - Will Kurt
pro $24.99 per month access to all Manning books, MEAPs, liveVideos, liveProjects, and audiobooks! choose one free eBook per month to keep exclusive 50% discount on all purchases renews monthly, pause or cancel renewal anytime lite $19.99 per month access to all Manning books, including MEAPs! team 5, 10 or 20 seats+ for your team - learn more
A beginners guide to learning Swift and iOS development: Edition 2.2 | Manitoba Ninja
Manitoba Ninja A site about Swift, iOS development, and digital media Beginner Swift , DIY , Getting Started , iOS Development A beginners guide to learning Swift and iOS development: Edition 2.2 Posted on 19 Hours Ago by manitobaninja Some of the first posts I did on this site were on what I thought were, at the time, the best online resources for learning Swift. Since then I have come across n
Convolutional Sketch Inversion
In this paper, we use deep neural networks for inverting face sketches to synthesize photorealistic face images. We first construct a semi-simulated dataset containing a very large number of computer-generated face sketches with different styles and corresponding face images by expanding existing unconstrained face data sets. We then train models achieving state-of-the-art results on both computer
AI, Deep Learning, and Machine Learning: A Primer | Andreessen Horowitz
watch time: 45 minutes “One person, in a literal garage, building a self-driving car.” That happened in 2015. Now to put that fact in context, compare this to 2004, when DARPA sponsored the very first driverless car Grand Challenge. Of the 20 entries they received then, the winning entry went 7.2 miles; in 2007, in the Urban Challenge, the winning entries went 60 miles under city-like constraints.
人工知能が加速させるボイス革命 - 湯川鶴章 湯川鶴章のテクノロジーフィクション （ニューズウィーク日本版） - Yahoo!ニュース
＜テクノロジー界の次の覇権争いが始まった。狙うのは音声技術の市場。キーボードやスマートホンより速くて容易な入力技術として期待を集める。音声の認識率も、AIのおかげで16年前の70％から現在の90％に向上。これが99％に達すれば、世界が一変すると言われている＞ 米シリコンバレー関係者が大注目するMeekerリポートが今年も発表された。Meekerリポートとは、シリコンバレーの著名ベンチャーキャピタルKleiner Perkins Caufield Byersに所属するベンチャーキャピタリストMary Meeker氏が毎年発表している「インターネット・トレンド」と呼ばれる調査報告書のこと。詳細なデータをベースに行う未来予測として、最近では米国の産業界全体で注目されるほど評価が高くなってきている報告書だ。 今年の報告書の中で同氏は、特に機械と人間の接点部分である「インターフェース」領域で２つ
人工知能ベンチャー企業が打ち出すテクノロジー/未来 Meet up 第1回 | Peatix
注：開催時間はこちらが「正」です。本画面右側の時間は間違っています。 日時 ：2016年6 月21日 18時00分～21時00分（17時30分開場） 謹んでお詫び申し上げます。 開催趣旨 2045年には人工知能が人類の知能を追い越す(シンギュラリティ)と言われる昨今、日本においても数多くの人工知能ベンチャー企業が誕生しています。そんな中、人工知能スタートアップ4社がAIテクノロジー起点でどのようなビジネスを展開しようとしているかを語るイベントを開催いたします。 昨今FinTech分野へのAI活用も注目されるなか、FINOLABに参画しているAI開発企業アルパカ社(2016年FiBC大賞受賞)のコーディネートにより、FINOLABの協力を得て本イベントをFINOLABにて開催する運びとなりました。 開催概要 日時 ：2016年6 月21日 18時00分～21時00分（17時30分開場） 場所
【論文シリーズ】強化学習と深層学習を組み合わせる - Qiita
原文 強化学習における自己符号化器付き深層ニューラルネットワーク(Deep Auto-Encoder Neural Networks in Reinforcement Learning) Sascha Lange and Martin Riedmiller (2010) 1. 要約 (メモリ基盤の)バッチ強化学習(Reinforcement Learning; RL)アルゴリズムを考案した。これにより、自己符号化器でDNN (Deep Neural Network)を学習し、特徴空間を創出することができる。 メインの機械学習アルゴリズムは、MLP(Multi Layer Perceptions) 、いわゆる多層自己符号化器を使う。 2. 背景 強化学習は、次の2ステップからなる。 ①入力データから特徴を抽出する ②特徴空間から、教義(Policy)を学び、行動に落としこむ これまで、①は人
これだけは押さえておくべき！機械学習を学べるおすすめスライド5選
近年話題を集める機械学習。関心はあるけれど着手しづらかったり、具体的に活かすにはどうしたらいいかわからないなんてことはありませんか？ 今回は、機械学習の最新情報や機械学習を活かしてリコメンドシステムを組んだ事例や、分析に活かした事例などを紹介した機械学習についての学べるスライドを厳選して4個まとめました。 もう少し機械学習について知識を深めたい人は是非御覧ください。 パワーポイント等で作成したプレゼン資料を共有できるサイト「スライドシェア」。機械学習の知識を深めたいエンジニアのために、サイトから厳選したプレゼン資料を紹介します。データ分析やディープラーニングに焦点を当てているので、興味がある方はチェックしてみてください。 ①機械学習によるデータ分析まわりのお話 機械学習によるデータ分析まわりのお話 from Ryota Kamoshida 『機械学習によるデータ分析まわりのお話』では主に、
H2Oを使った未来予測 その準備と具体的使い方について | clew
ディープラーニング Ｈ２Ｏ を 具体的目的のために使う 準備と方法こちらの記事は随時 更新しております。H2Oとは直接関係しない内容もあります。しかし全体としてみれば 機械学習の応用 ということにつながります。未来予測の技術としての機械学習、そのひとつとしてディープラーニングがあります。 機械学習による株価予測の現状H2Oに入る前に興味深い記事がありましたので、以下にリンクを残します。 この記事では、どういった考え方で株価を予測しているか？ について詳しく書かれています。技術的なことには それほど触れていませんので理解しやすいと思います。私が思い描いているのも、こういった応用例だと考えてください。 動的な将来をどうやって予測するか？ その方法のひとつとしてディープラーニングがあり、そしていろいろなプラットフォームがあり、H2Oもそのひとつ というスタンスで考えています。 H2O について
DeepLearningKit - an GPU Optimized Deep Learning Framework for Apple's iOS, OS X and tvOS developed in Metal and Swift
In this paper we present DeepLearningKit - an open source framework that supports using pretrained deep learning models (convolutional neural networks) for iOS, OS X and tvOS. DeepLearningKit is developed in Metal in order to utilize the GPU efficiently and Swift for integration with applications, e.g. iOS-based mobile apps on iPhone/iPad, tvOS-based apps for the big screen, or OS X desktop applic
Deep Predictive Coding Networks for Video Prediction and Unsupervised Learning
While great strides have been made in using deep learning algorithms to solve supervised learning tasks, the problem of unsupervised learning - leveraging unlabeled examples to learn about the structure of a domain - remains a difficult unsolved challenge. Here, we explore prediction of future frames in a video sequence as an unsupervised learning rule for learning about the structure of the visua
How to use the Embedding Layer for Recurrent Neural Network (RNN) in Keras
I'm rather new to Neural Networks and the Keras Library and I'm wondering how I can use the Embedding Layer as described here to mask my input data from a 2D tensor to a 3D tensor for a RNN. Say my timeseries data looking as follows (with an increasing time): X_train = [ [1.0,2.0,3.0,4.0], [2.0,5.0,6.0,7.0], [3.0,8.0,9.0,10.0], [4.0,11.0,12.0,13.0], ... ] # with a length of 1000 Now, say I would w
python-machine-learning-book/faq/difference-deep-and-normal-learning.md at master · rasbt/python-machine-learning-book
That's an interesting question, and I try to answer this in a very general way. In essence, deep learning offers a set of techniques and algorithms that help us to parameterize deep neural network structures -- artificial neural networks with many hidden layers and parameters. One of the key ideas behind deep learning is to extract high level features from the given dataset. Thereby, deep learning
Storytelling of Photo Stream with Bidirectional Multi-thread Recurrent Neural Network
Visual storytelling aims to generate human-level narrative language (i.e., a natural paragraph with multiple sentences) from a photo streams. A typical photo story consists of a global timeline with multi-thread local storylines, where each storyline occurs in one different scene. Such complex structure leads to large content gaps at scene transitions between consecutive photos. Most existing imag
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GitHub - erikbern/deep-fonts: Generate fonts using deep learning
discord.engineering
GitHub - coreylynch/async-rl: Tensorflow + Keras + OpenAI Gym implementation of 1-step Q Learning from "Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning"
GitHub - vdumoulin/conv_arithmetic: A technical report on convolution arithmetic in the context of deep learning
[レポート] クラウドとマイクロサービスによる音声操作の新時代 － Amazon Echo & Alexa #AWSSummit | DevelopersIO![[レポート] クラウドとマイクロサービスによる音声操作の新時代 － Amazon Echo & Alexa #AWSSummit | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/148d66c86adf4dd67af10f04029ebb83085d1632/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2016%2F06%2Faws-summit-tokyo-2016.png)
