今度こそAIがホンモノになる？ 富士通がAIブランド「Zinrai」の戦略を説明
Globally and Locally Consistent Image Completion - ディープラーニングによる画期的な画像補完 - SIGGRAPH 2017 技術論文
CG制作 チュートリアル チュートリアル-Tutorial GUILTY GEAR Xrd開発スタッフが送るアニメ調キャラモデリング - ア... 2025-05-15 アークシステムワークス開発陣による、アニメ調キャラモデリングTIPS紹介講演「GUILTY GEAR Xrd開発スタッフが送るアニメ調キャラモデリング」の録画動画がYoutube上で公開されました！ 続きを読む Blender アドオン プラグイン＆アドオン-Plugin&Addon Timelapse Recorder v0.2 - 指定カメラから定期的にタイム... 2025-05-14 lobolabo氏が指定カメラから定期的にタイムラプス用連番画像を保存してくれるアドオン「Timelapse Recorder（Blenderでタイムラプスを撮るやつ）v0.2」をBOOTH上で無料公開しました！ 続きを読む
Generative Adversarial Trainer: Defense to Adversarial Perturbations with GAN
We propose a novel technique to make neural network robust to adversarial examples using a generative adversarial network. We alternately train both classifier and generator networks. The generator network generates an adversarial perturbation that can easily fool the classifier network by using a gradient of each image. Simultaneously, the classifier network is trained to classify correctly both
VNect: Real-time 3D Human Pose Estimation with a Single RGB Camera - SIGGRAPH2017
We are looking for PhD students and postdocs. Check: http://gvv.mpi-inf.mpg.de/GVV_Offers.html We present the first real-time method to capture the full global 3D skeletal pose of a human in a stable, temporally consistent manner using a single RGB camera. Our method combines a new convolutional neural network (CNN) based pose regressor with kinematic skeleton fitting. Our novel fully-convolutio
Deep Learning for Computer Vision Barcelona Summer seminar UPC TelecomBCN (July 4-8, 2016) Deep learning technologies are at the core of the current revolution in artificial intelligence for multimedia data analysis. The convergence of big annotated data and affordable GPU hardware has allowed the training of neural networks for data analysis tasks which had been addressed until now with hand-craf
CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction
"CNN-SLAM: Real-time dense monocular SLAM with learned depth prediction," K. Tateno, F. Tombari, I. Laina, N. Navab, IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017. http://campar.in.tum.de/pub/tateno2017cvpr/tateno2017cvpr.pdf Given the recent advances in depth prediction from Convolutional Neural Networks (CNNs), this paper investigates how predicted dep
Your tl;dr by an ai: a deep reinforced model for abstractive summarization - MetaMind Research
Your TLDR by an ai: a Deep Reinforced Model for Abstractive Summarization
Convolutional Sequence to Sequence Learning
The prevalent approach to sequence to sequence learning maps an input sequence to a variable length output sequence via recurrent neural networks. We introduce an architecture based entirely on convolutional neural networks. Compared to recurrent models, computations over all elements can be fully parallelized during training and optimization is easier since the number of non-linearities is fixed
NVIDIA、深層学習やAIの開発者10万人の教育プログラムを発表
NVIDIAは、Deep Learning Institute（DLI）を通じて10万人の開発者を教育する計画を発表した。 NVIDIAにとって、機械学習と人工知能（AI）の分野で開発者をトレーニングする取り組みであるDLIは、これらの専門家を養成する手段であり、いずれはGPUの売り上げ増加につながる可能性がある。 NVIDIAが賭けに出る背景には、調査会社IDCの推計がある。IDCによると、2020年までに、あらゆるアプリケーションのうち80％がAIをコンポーネントとして組み込むようになるという。 NVIDIAのDLIは1年前に設立された組織で、学術機関、企業、政府機関でトレーニングイベントを開催している。DLIはこれまで、Amazon Web Services（AWS）のGPUインスタンス「Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）P2」を利用して
Python vs Ruby 『ゼロから作るDeep Learning』 2章 パーセプトロンによる論理回路 - Qiita
概要 書籍『ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装』2章のコードを参考に Python と Ruby でパーセプトロンによる論理回路 (ANDゲート, NANDゲート, ORゲート, XORゲート)を実装する。 計算処理では外部ライブラリを利用する。Python では NumPy を、Ruby では Numo::NArray を使用する。 環境構築が必要な場合はこちらを参照。 → Python vs Ruby 『ゼロから作るDeep Learning』 1章 sin関数とcos関数のグラフ http://qiita.com/niwasawa/items/6d9aba43f3cdba5ca725 ANDゲート 重みとバイアスは、人力で適切な値を導いたもの。 Python and_gate.py import numpy as np def
VNect: Real-time 3D Human Pose Estimation with a Single RGB Camera, SIGGRAPH 2017
Abstract We present the first real-time method to capture the full global 3D skeletal pose of a human in a stable, temporally consistent manner using a single RGB camera. Our method combines a new convolutional neural network (CNN) based pose regressor with kinematic skeleton fitting. Our novel fully-convolutional pose formulation regresses 2D and 3D joint positions jointly in real time and does n
Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networksのまとめ - Qiita
Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks https://arxiv.org/pdf/1703.06103.pdf についてまとめる。 概要 現実的な知識ベースに特徴的な、多くの関係性を持ったデータを扱うために開発された。Graph Convolutional Networks(GCNs)の一般形。 relational graph convolutional networks(R-GCNs)を紹介し、2つの知識ベース完成タスクに適用する。 Link prediction 与えられた不完全なグラフに対して、明らかでないエッジ(ノード同士の関係)を予測するタスク Entity classification ノードの属性を予測するタスク グラフについて グラフ$G=(\mathcal V,\mathcal E,\mat
Deep, Deep Trouble / Deep Learning’s Impact on Image Processing, Mathematics, and Humanity
Deep Learning’s Impact on Image Processing, Mathematics, and Humanity By Michael Elad I am really confused. I keep changing my opinion on a daily basis, and I cannot seem to settle on one solid view of this puzzle. No, I am not talking about world politics or the current U.S. president, but rather something far more critical to humankind, and more specifically to our existence and work as engineer
The Best GPUs for Deep Learning in 2023 — An In-depth Analysis
OverviewThis blog post is structured in the following way. First, I will explain what makes a GPU fast. I will discuss CPUs vs GPUs, Tensor Cores, memory bandwidth, and the memory hierarchy of GPUs and how these relate to deep learning performance. These explanations might help you get a more intuitive sense of what to look for in a GPU. I discuss the unique features of the new NVIDIA RTX 40 Amper
Tensor Processing Unit: Google's LSI designed for neural network - builderscon tokyo 2017
Tensor Processing Unit: Google's LSI designed for neural network accepted Abstract This session takes a detailed look at the architecture of Google’s Tensor Processing Unit (TPU), the LSI designed for neural network processing. We’ll cover quantization, CISC design, as well as the systolic array matrix unit that is the heart of the device. You’ll learn how a minimalistic design philosophy and a ti
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François Chollet on Twitter: "西洋で新しい物が発明されると、最初日本はそれを無視する。数ヶ月後、made in japanのクローンの出現や、既存の日本製品が西洋の発明を真似し始める: ニコ動、mixi。でも結局その日本製クローンのUXが酷すぎて、西洋のオリジナルが日本でも普及する: YouTube, FB"
Google、機械学習技術で自撮り写真をイラスト化する機能をチャットアプリ「Allo」に導入
GitHub - RyosukeHonda/Behavioral-Cloning: Use Convolutional neural network to clone human driving behavior in the game
AI自動運転の最新情報セミナー「NVIDIA DEEP LEARNING INSTITUTE DAY 2017 IN NAGOYA」が5月22日に名古屋で開催
キーワードはやはり機械学習／IoT、ニフティクラウドやさくらインターネットが出展
