Microsoftが、ディープ ラーニングの進展に向けてMicrosoft Cognitive Toolkitのベータをリリース
2016年夏季インターンシップ開催報告 - Preferred Networks Research & Development
PFI・PFNでは今年8, 9月に夏季インターンとして14名の方に来て頂き、機械学習・深層学習に関する様々なプロジェクトに取り組みました。このブログエントリでは、PFI・PFNのインターンシッププログラムの概要と、今年のインターンシップ、特に最終成果発表会についてを紹介します（写真は中間発表のポスター発表の様子です）。 PFI・PFNのインターンプログラムについて PFI, PFNでは、2010年からインターンシップを実施しています（PFNは2015年から）。夏季のインターンシップは毎年行っており、また毎年ではありませんが、春季にもインターンを実施しています。PFI・PFNのインターンシップの特徴として、8, 9月の2ヶ月間と比較的長期であること、インターンで行うプロジェクトのテーマに精通している社員がメンターにつき一緒にプロジェクトを進めていくこと（大抵の場合1人の学生に対してメンター2
Google teaches “AIs” to invent their own crypto and avoid eavesdropping
Google Brain has created two artificial intelligences that evolved their own cryptographic algorithm to protect their messages from a third AI, which was trying to evolve its own method to crack the AI-generated crypto. The study was a success: the first two AIs learnt how to communicate securely from scratch. The setup of the crypto system. P = input plaintext, K = shared key, C = encrypted text,
Accelerate Machine Learning 1000 Times
A few weeks ago I wrote Speedup Machine Learning 1000 Times. I question why current machine learning algorithms are so slow, and raise the challenge to make machine learning 1000 times faster so it can have practical usage on personal devices. I further proposed possible approaches to speed up machine learning several orders of magnitude faster. I am not talking about machine learning algorithms t
Object Detection - handong1587
Papers Deep Neural Networks for Object Detection paper: http://papers.nips.cc/paper/5207-deep-neural-networks-for-object-detection.pdf OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks arxiv: http://arxiv.org/abs/1312.6229 github: https://github.com/sermanet/OverFeat code: http://cilvr.nyu.edu/doku.php?id=software:overfeat:start Scalable Object Detection usi
AI Pioneer Yoshua Bengio Is Launching Element.AI, a Deep-Learning Incubator
AI Pioneer Yoshua Bengio Is Launching Element AI, a Deep-Learning Incubator One of the founding fathers of the deep learning movement is building a Silicon Valley-style tech incubator for AI. Yoshua Bengio, one of the leading figures behind the rise of deep learning, is launching a Silicon Valley-style startup incubator dedicated to this enormously influential form of artificial intelligence. The
GitHub - IntelLabs/SkimCaffe: Caffe for Sparse Convolutional Neural Network
⚠️ DISCONTINUATION OF PROJECT - This project will no longer be maintained by Intel. Intel has ceased development and contributions including, but not limited to, maintenance, bug fixes, new releases, or updates, to this project. Intel no longer accepts patches to this project. If you have an ongoing need to use this project, are interested in independently developing it, or would like to maintain
Recurrent Neural Networkの基礎（Peterさんのチュートリアルの翻訳） - Qiita
はじめに RNNについての分かりやすいチュートリアルとして、TensorFlowのRNNを基本的なモデルで試すでも触れられていた、Peter's notesのHow to implement a recurrent neural network Part1を翻訳しました。 Tutorial 翻訳 翻訳するにあたり、日本語にすべきか、英単語のままにすべきか悩むところが多かったです。 訳の誤りや分かりづらいところございましたら、アドバイス頂けると嬉しいです。 (なお、Peterさんには翻訳・アップロードの許諾を頂いてます。) チュートリアルの内容 簡単なRNNをPythonで実装していきます。 入力データとして、10回にわたって、0または1の数字を取得し、取得した数字を記憶しながら、最終的にその合計値を返す、という簡単なモデルをRNNで実装していきます。 RNNの基礎 BPTT法 勾配爆発、勾
ResNets, HighwayNets, and DenseNets, Oh My!
When it comes to neural network design, the trend in the past few years has pointed in one direction: deeper. Whereas the state of the art only a few years ago consisted of networks which were roughly twelve layers deep, it is now not surprising to come across networks which are hundreds of layers deep. This move hasn’t just consisted of greater depth for depths sake. For many applications, the mo
GitHub - maxhodak/keras-molecules: Autoencoder network for learning a continuous representation of molecular structures.
Abstract from the paper We report a method to convert discrete representations of molecules to and from a multidimensional continuous representation. This generative model allows efficient search and optimization through open-ended spaces of chemical compounds. We train deep neural networks on hundreds of thousands of existing chemical structures to construct two coupled functions: an encoder and
Deep Learning bookを読んで学んだこと - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Deep Learning bookとは？ Deep Learning bookは2016年末にMIT Pressより発売予定の書籍（英語）で、深層学習御三家の一人Bengio先生や画像生成のGANで有名なGoodfellow先生らによって書かれており、現時点で深層学習の決定版と言える教科書です。太っ腹なことに本の内容はウェブサイトで公開されており無料で読むことができます。 Deep Learning; Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville, MIT Press, 2016.
Master's Thesis : Deep Learning for Visual Recognition
The goal of our research is to develop methods advancing automatic visual recognition. In order to predict the unique or multiple labels associated to an image, we study different kind of Deep Neural Networks architectures and methods for supervised features learning. We first draw up a state-of-the-art review of the Convolutional Neural Networks aiming to understand the history behind this family
人やモノのつながりを表すグラフ構造のデータから新たな知見を導く新技術「Deep Tensor」を開発 : 富士通
English PRESS RELEASE （技術） 2016年10月20日 株式会社富士通研究所 人やモノのつながりを表すグラフ構造のデータから 新たな知見を導く新技術「Deep Tensor」を開発 従来の Deep Learning の限界を超えて知を獲得する機械学習技術、IoT・金融・創薬分野で効果を検証 株式会社富士通研究所（注1）（以下、富士通研究所）は、人やモノのつながりを表現できるグラフ構造のデータに対して高精度な解析を可能とする機械学習技術「Deep Tensor（ディープ テンソル）」を開発しました。 今回、画像や音声では極めて高い認識精度を達成している既存のDeep Learning技術をグラフ構造のデータにまで適用可能な新技術を開発しました。グラフ構造のデータは、構造が複雑であり、大きさや表現方法など多様なデータが混在していますが、最先端の数学を活用してテンソル（注
CEATEC2016に出展してきました 〜ロボット編〜 - Preferred Networks Research & Development
PFNは2016年10月4-6日に千葉幕張メッセで開催されたCEATEC2016で、スマートピッキングロボットおよびバラ積みロボットの展示を行ってきました。ロボットの他にもドローンやDIMoに関する展示も一緒に行いました。こちらに関しては関連記事をご参照ください。 以下では、もう少し詳細な解説をしたいと思います。 展示内容 我々PFNが今年の7月に参加したAmazon Picking Challenge 2016で用いたピッキングロボットに改良を加えたスマートピッキングロボットと、バラ積みロボットを用いたキャンディ配りロボットを展示しました。 スマートピッキングロボットは、UIで指定されたアイテムを棚からカゴへ取ったり、 逆にカゴから棚にアイテムを戻すことができます。また、全自動で連続運転する自動モード機能やドローンと連携してアイテムを運搬するといった機能も開発しました。 スマートピッキン
DNC (Differentiable Neural Computers) の概要 + Chainer による実装 - Qiita
こんにちは．@yos1up と申します．好きな食べ物は，緑色のキノコです． 2016/10/12に DeepMind が Nature に投稿した論文，Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory にて提案されているニューラルネットワークモデル DNC (Differentiable Neural Computers) を，大急ぎで Chainer で実装してみました． DNC について DNC は，先述の論文で提案された新しいニューラルネットワークで，その情報処理能力の高さが期待されています．論文中では，グラフ上の最短経路タスクやちょっとしたパズルのタスクなど，従来ニューラルネットワークでは学習不可能と思われていたタスクが DNC で学習できており，その情報処理能力の高さがうかがい知れます． DN
Semi-supervised Knowledge Transfer for Deep Learning from Private Training Data
Some machine learning applications involve training data that is sensitive, such as the medical histories of patients in a clinical trial. A model may inadvertently and implicitly store some of its training data; careful analysis of the model may therefore reveal sensitive information. To address this problem, we demonstrate a generally applicable approach to providing strong privacy guarantees fo
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Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory - Nature
Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap/README.md at master · floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap
GitHub - yohokuno/deeplearning: Python implementation of Deep Learning book
GitHub - floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap: Deep Learning papers reading roadmap for anyone who are eager to learn this amazing tech!
