8 Deep Learning Best Practices I Learned About in 2017 | HackerNoon
Something I was really happy about accomplishing in 2017 was getting more practically involved with modern AI. I’ve studied a lot of math, which has certainly been fun, but haven’t done any practical projects, and therefore have nothing to show for my efforts. To remedy this, in April, I applied for an AI Grant with the aim of building FastText skip-gram models for Kenyan speech. I became a finali
Visual Interpretability for Deep Learning: a Survey
This paper reviews recent studies in understanding neural-network representations and learning neural networks with interpretable/disentangled middle-layer representations. Although deep neural networks have exhibited superior performance in various tasks, the interpretability is always the Achilles' heel of deep neural networks. At present, deep neural networks obtain high discrimination power at
Introducing capsule networks
Capsule networks (CapsNets) are a hot new neural net architecture that may well have a profound impact on deep learning, in particular for computer vision. Wait, isn’t computer vision pretty much solved already? Haven’t we all seen fabulous examples of convolutional neural networks (CNNs) reaching super-human level in various computer vision tasks, such as classification, localization, object dete
【2025】Neural Network Consoleの使い方！AIへディープラーニングを簡単に行おう | DX/AI研究所
今回は「誰でも簡単にディープラーニングができる」と噂の、SONY「Neural Network Console」を試してみます。 ディープラーニングができるNeural Network Consoleの使い方を知りたい人はぜひ参考にしてください。 Neural Network Consoleの使い方8ステップ 「Neural Network Console」には2つの使い方があります。一つはインターネット上で処理を行うクラウド版、もう一つはWindowsに限られるのですがインストールして使用するアプリ版です。 ユーザーインターフェースはどちらも同じですので、迷うことはないかと思います。 クラウド版はオープンβ版のようで、将来的にはGPU処理を高速で行うオプションなどを有償で提供する予定があるようです。現状では、「ファイル容量 10GB、使用可能時間 10H、プロジェクト数 10P」の制限は
Auto-Encoder: What Is It? And What Is It Used For? (Part 1) | Towards Data Science
Photo by Tomas Sobek on Unsplash Background: Autoencoder is an unsupervised artificial neural network that learns how to efficiently compress and encode data then learns how to reconstruct the data back from the reduced encoded representation to a representation that is as close to the original input as possible. Autoencoder, by design, reduces data dimensions by learning how to ignore the noise i
Tokyo Deep Learning Workshop 2018 (TDLW2018)
No more seats available. We will record the talks and make the videos public after the workshop. The workshop aims at bringing together leading scientists in deep learning and related areas within machine learning, artificial intelligence, mathematics, statistics, and neuroscience. No formal submission is required. Speakers are invited to present their recently published work as well as work in pr
2018/02/04 CV勉強会「強化学習論文読み会」発表資料まとめ - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
第44回コンピュータビジョン勉強会＠関東は、「強化学習論文読み会」というテーマで、株式会社Preferred Networks様の会場をお借りして行いました。 また、今回は午前中にPFNの前田新一先生による特別講演も行われ、初参加者も多く大盛況の回となりました。 例によって発表資料をまとめます。 コンピュータビジョン勉強会＠関東 http://sites.google.com/site/cvsaisentan/ 開催プログラム https://kantocv.connpass.com/event/76984/ Tweetまとめ https://togetter.com/li/1196249 以下、発表順。 発表者： 前田新一先生 タイトル： 強化学習の光と闇 発表者：@takmin（私） 発表論文： Curiosity-driven Exploration by Self-supervis
mind - node/JavaScript製のニューラルネットワークライブラリ MOONGIFT
ディープラーニングはここ数年人気の高い技術ですが、技術の基礎は理解しつつもそれをコードレベルで表現するのはとても難しいでしょう。そして、そのためのライブラリは多数出てきています。 もしWebブラウザ上で手軽に試したいのであればmindを使ってみてください。 mindの使い方 こちらはデモです。映画を10本、レーティングします。 その結果をもとに、映画のレーティングを類推します。 mindはWebブラウザまたはnodeの中で動かすことができるニューラルネットワークライブラリになります。JavaScriptでディープラーニングを試してみたい方はmindをベースにしてみてはいかがでしょうか。特徴としてはワードベクトル生成、設定ベース、プラグインによる拡張と言った点が挙げられています。 mindはnode/JavaScript製のオープンソース・ソフトウェア（MIT License）です。 ste
studio_graph2に数学の教科書をオススメしよう！
twitter上の有名な院生アカウントで、なんでもディープラーニングでなんとかする事に定評のあるstudio_graph2氏が、ちょっと数学でもやってみようかな、と思っていると言っていたのでディープラーニングでなんとかする人向けの数学のオススメをしてみようのコーナー。 前提 微積、線形代数に加えて、フーリエ解析とベクトル解析と複素関数論と微分方程式をちょっとかじったくらい（本人談） 普段からChainerとかLightGBMとかでブイブイ言わせてて論文とかも普通に読んでいる優秀な修士くらいをイメージ なるべく数学なしで済ますにはどうしたらいいか？という話じゃなくて、ちゃんとやるならどこからやっていくか？という話。 当然最終的には私よりもちゃんとやる子になる予定なので、私に出来るのは最初の方だけ。 ではいってみよう。 入門数理統計学 (ホーエル) まずは確率のちゃんとした入門から。最終的には
「松尾研」という環境でAI技術をとことん追求したいリサーチエンジニア募集 - 東京大学 松尾研究室のエンジニアリングの採用 - Wantedly
東京大学 松尾豊研究室では、大学のある本郷を起点に、世界に羽ばたく研究者・起業家が集うエコシステムを作る構想を掲げています。 松尾研では主に下記の4つの活動を軸として、社会への貢献を図っています。 ■基礎研究：Deep Learning（特に世界モデル）を軸に基礎研究に従事 ■教育：データサイエンスやDeep Learningなど先端的技術を習得する機会を学生・社会に広く提供 ■共同研究：Deep Learningなどの技術の社会実装を進め、事業につながる貢献を行う ■インキュベーション：優良なスタートアップ企業を輩出し、社会にインパクトを与える 【基礎研究】 Webにある大規模なデータから知識を取り出し知的なシステムを創るWeb Intelligence、高次元なデータから表現を学習することができるDeep Learningの、データ分析とアルゴリズム開発の両面から研究活動を行っています
機械学習の未来 | 天才エンジニア「未踏」の挑戦
最近よくディープラーニングや機械学習というワードを耳にしている方も多いのではないかと思います。巷ではAI技術と呼ばれることもありますが、人間の神経構造を模したニューラルネットワークを使った学習アルゴリズム自体は、数十年前から提唱されていました。 それを多層化したディープネットワークと言われる構造も約十年前から登場していますが、５年ほど前に画像の認識の精度を競うコンペティションで、ディープラーニングを用いた手法が既存の手法を大きく引き離して勝利したのを皮切りに、一気に精度の改善が進み、ついに人間と変わらない精度での判定が可能になってきました。 画像認識のエラー率の推移 紫がディープラーニングを使った手法 https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/mocha-jl-deep-learning-julia/ より そうした経緯から、ここ数年で機械学習は
Googleが「TensorFlow 1.5」を公開 | OSDN Magazine
Googleは1月26日、オープンソースの機械学習向け数値演算ライブラリ「TensorFlow 1.5」を公開した。 TensorFlowは強化学習やニューラルネットワーク、深層学習などで使われる数値演算処理を実装したライブラリ。主にPythonからの利用が想定されているが、C++やJava、Goなどの言語からの利用するためのライブラリも実験的に提供されている。 TensorFlow 1.5は2017年2月に公開したバージョン1系の最新版で、同年11月にリリースされたバージョン1.4に続くものとなる。新たに動的に計算グラフを生成する「Eager Execution for TensorFlow」がプレビューとして加わった。TensorFlowでは事前に実行する計算内容を「計算グラフ」として定義しておく必要があり、データ処理中に計算内容を動的に変更することが難しかったが、Eager Exec
「脳科学は終わったのか？」DeepMind創設者Demis Hassabisの答え - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 前書き － 人工知能と脳科学 － 最近のAI (Artificial Intelligence) の進歩はすさまじいですね。特に、深層学習 (Deep Learning) はTensorFlow, Chainerなどのライブラリの普及もあり、一般的に広く使用され、知られる概念になりました。 ところで、Deep Learningの歴史を簡単に紐解いてみると、はじめは脳の計算原理を実装しようとする試み、つまりニューラルネットワーク (Neural Network) の研究からスタートしました。人の脳は100億ともいわれる数の神経細胞からでき
異常検知ナイト（エンジニア向け） (2018/02/14 18:30〜)
一般（オンサイト）参加で申し込みの皆様へ 本イベントは好評につき、大変多くのご応募を頂いておりますので、以下2点ご留意ください。 ●メイン会場が満席となった場合サテライト会場でのご参加となる可能性がございますので、当日はお早めにお越しください。 ●当日参加できなくなった方は、キャンセルの手続きをお願いいたします。キャンセル手順は下記サイトの「参加登録を行ったイベントのキャンセル」項目をご確認ください。 http://help.connpass.com/participants/event-join オンライン参加で申し込みの皆様へ オンライン配信はこちらよりご参加ください。 https://youtu.be/mAvRNKi9UEE 概要 Deep Learning Labとは、Chainerを提供するPreferred Networksと、Azure クラウドを提供するMicrosoft
MSと協業拡大、PFNが深層学習モデル相互運用プロジェクト「ONNX」参加
日本マイクロソフト 執行役員 最高技術責任者（CTO）の榊原彰氏は、2018年1月18日開催のプレスラウンドテーブルの場で、マイクロソフトとPreferred Networks（PFN）の戦略協業の進展について説明した。 マイクロソフトとPFNは2017年5月に、Microsoft AzureとPFNの深層学習フレームワーク「Chainer」との親和性を高めるための技術協力、2社共同で深層学習分野の人材育成を行うことなどを柱とした戦略協業を発表していた。 その後、具体的な取り組みとして、（1）Chainerを搭載したデータサイエンス仮想マシン（DSVM、深層学習ツールを構築済みのAzure仮想マシンイメージ）の提供、（2）Azure上のGPU搭載仮想マシンとInfiniBandの環境に「ChainerMN」をセットアップ済みの仮想マシン「ChainerMN on Azure」の提供、（3）
知財訴訟保護プログラム「Azure IP Advantage」がAzure Stackもカバー
こんにちは、さとうなおきです。「週刊アジュール」では、先週の1週間に発表されたMicrosoft Azureの新機能から、筆者の独断と偏見で選んだトピックについて紹介していきます。 深層学習分野におけるPFNとの協業の進展 2017年5月のde:code 2017カンファレンスで、深層学習（ディープラーニング）分野におけるMicrosoftとPreferred Networks（PFN）の協業が発表されていました（関連記事1、2）。 今回、この協業の進展についての発表があり、PFNの深層学習フレームワーク「Chainer」が、MicorsoftとFacebookの共同プロジェクト「ONNX（Open Neural Network Exchange）」をサポートすることが発表されました。詳細は、次のリソースをご覧ください。 プレスリリース「深層学習分野における Preferred Netwo
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
GitHub - Sergio0694/NeuralNetwork.NET: A TensorFlow-inspired neural network library built from scratch in C# 7.3 for .NET Standard 2.0, with GPU support through cuDNN
https://parrt.cs.usfca.edu/doc/matrix-calculus/index.html
http://twitter.com/i/web/status/959361214005493760
Redirect