【 Deep neural network の 代替モデル を 標榜 】DeepForestモデル の python & R言語 実装コード事例 - Qiita
手元 で 動かしてみたい。 （ Python実装コード ） github.com/leopiney/deep-forest （ R言語 実装コード ） github.com/Laurae2/Laurae （ 論文 ） Zhi-Hua Zhou and Ji Feng, Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks （ 解説ウェプページ ） （SlideShare）森山 直人（株式会社インテリジェンス）「Deep Forest〜ニューラルネットの代替えに向けて〜」 Academication-AI（2017/03/11）「2017-03-11 【研究者向け】Deep Forest: Towards An Alternative to Deep Neural Networks【Deep Learningの代替となるか？】
Beyond Face Rotation: Global and Local Perception GAN for Photorealistic and Identity Preserving Frontal View Synthesis
Photorealistic frontal view synthesis from a single face image has a wide range of applications in the field of face recognition. Although data-driven deep learning methods have been proposed to address this problem by seeking solutions from ample face data, this problem is still challenging because it is intrinsically ill-posed. This paper proposes a Two-Pathway Generative Adversarial Network (TP
A Neural Representation of Sketch Drawings
We present sketch-rnn, a recurrent neural network (RNN) able to construct stroke-based drawings of common objects. The model is trained on thousands of crude human-drawn images representing hundreds of classes. We outline a framework for conditional and unconditional sketch generation, and describe new robust training methods for generating coherent sketch drawings in a vector format.
On the Effects of Batch and Weight Normalization in Generative Adversarial Networks
Generative adversarial networks (GANs) are highly effective unsupervised learning frameworks that can generate very sharp data, even for data such as images with complex, highly multimodal distributions. However GANs are known to be very hard to train, suffering from problems such as mode collapse and disturbing visual artifacts. Batch normalization (BN) techniques have been introduced to address
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
Randomness in Deconvolutional Networks for Visual Representation
Toward a deeper understanding on the inner work of deep neural networks, we investigate CNN (convolutional neural network) using DCN (deconvolutional network) and randomization technique, and gain new insights for the intrinsic property of this network architecture. For the random representations of an untrained CNN, we train the corresponding DCN to reconstruct the input images. Compared with the
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
ディープラーニングでイラスト画像分類 - Qiita
Akka Streams を使って Twitter の画像をダウンロードする で、ふぁぼった画像がいい感じに集まってきました。集めた画像を仕分けしたいところですが、1回で約 3000 画像集まりますので、人の手でやるのは大変です。そこでコンピュータに分類させたいと思います。 ちなみに私は機械学習についてはまったくのど素人です。参考資料にあげたリンクの内容以上のことはやってません…… データ 自動ダウンロードを始める前に収集した、分類済み画像が下記のとおり存在しています。これを使って学習させます。画像は基本的にイラストですが、イラストやフィギュアを撮影した写真などもあります。 内容 枚数(学習用) 枚数(検証用) 艦これ 6130 681 ガルパン 4157 462 その他 778 87 「その他」の枚数が少なくてバランスが悪いです。仕方がありません。これしかないので。 画像の内容はこんな感
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
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deep learning にも使える scikit-learn の概要と便利な機能 - Qiita
Impressive Adobe Algorithm Transfers One Photo's Style Onto Another
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GitHub - google-deepmind/sonnet: TensorFlow-based neural network library
