NIPS 2016 Adversarial Training Workshop 体験記 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 去年参加したNIPS Adversarial Training Workshopについて書きます。 Advent Calendarに投稿するはずだったのですが忘れていました...すみません。 動画が全て上がっているので詳しく知りたい人はそれを見るといいと思います。 https://www.facebook.com/groups/675606912596390/ あとHuszarのBlogとかにももっといいまとめが上がっているのでそれもおすすめです。またGANは曖昧な部分が多かったり理解が甘くて、とんちんかんなことを書いていたりかもしれま
シモセラ エドガー Siameseネットワークモデルを用いた画像特徴量抽出
Siameseネットワークモデルを効率的に学習させることで、 ロバストな画像特徴量を計算する手法を提案する。 提案手法では、モデルに2つの画像パッチを入力し、出力された特徴量の誤差によってモデルを学習させる。 また、入力するパッチをその識別の難しさによって分類し、識別が困難なパッチを優先的に学習させることで、SIFT特徴量よりもロバストな特徴量の抽出を実現した。 Our approach consists in training a Convolutional Neural Network (CNN) to build a feature representation of an image patch. We train by using two patches simultaneously that should either correspond to the same point
Deep Learning Online Training Course | Udacity
This Nanodegree trains the learner about foundational topics in the exciting field of deep learning, the technology behind state-of-the-art artificial intelligence. This Nanodegree trains the learner about foundational topics in the exciting field of deep learning, the technology behind state-of-the-art artificial intelligence.
Chainer:ことはじめ | Webシステム開発／教育ソリューションのタイムインターメディア
新年を迎えたので、何か新しいことをしようということで選んでみたのがChainerである。 去年の春、AlphaGoから人工知能の狂乱ブームが始まり、猫も杓子も Deep Learning を勉強しているようで、オライリージャパンの『ゼロからはじめるDeep Learing』がやたらに売れている。 もう４万部を突破しているようだが、あの本を４万人もの人が読んで理解できるなら、日本のIT技術者の層は予想より遥かに厚かったことになるが、実際には人工知能ブームに流されて買っただけで積読状態ではないかと思っている。 Deep Learning(以下ＤＬ)でよく利用されている言語がPythonである。といっても、Pythonの基本部分ではなく、NumPyを始めとする拡張部分を使いまくってDＬを実現している。つまり、Pythonの基本部分を使いこなすだけでDＬのコードが書けるわけではない。 ちょっと勉強
「このコンピューター書がすごい2017年。」ベスト10発表！
横田です。今年も「このコンピュータ書がすごい！」が開催されたので、行って参りました。 今年も「高橋メソッド」でお馴染みの高橋 征義さんと、コンピュータ書の仕掛け人である各出版社の編集者の方が、2016年に売れたコンピュータ書について座談会形式で話すものです。私は2016年、2015年、2014年と4年連続で参加いたしましたが、今年も数多くの人が参加していました。 というわけで、今回も「ジュンク堂で販売部数が多かったコンピュータ書の年間ランキングが発表されていたので、例年通りベスト10をこちらのエントリでご紹介したいと思います。 ちなみに、例年ですと、高橋さんがジュンク堂書店で「月ごとにランキングに入ったコンピューター書」や「その月に発売されたコンピューター書」を紹介し、本によっては編集者の方がコメントをするような形になっております。（そして、例年時間が足りなくなります（笑））。 しかし、今
機械学習を勉強して内容を動画でまとめていく - Qiita
田中TOMという名前で底辺Youtuberやってます。 機械学習について勉強して学んだことを動画でまとめていきます。 Random Forestで分類問題 Random Forest で分類問題 part1 決定木モデル 理論編 Random Forest で分類問題 part2 決定木モデル 実装編 Random Forest で分類問題 part3 Random Forest 理論編 Random Forest で分類問題 part4 Random Forest 実装編 Kerasで時系列データ予測 簡単にNN(ニューラルネットワーク)が構築できる Keras で時系列データの機械学習を行う。 Kerasで時系列データ予測 part1 環境構築 Kerasで時系列データ予測 part2 Keras Kerasで時系列データ予測 part3 再帰型ニューラルネットワーク Kerasで時系
MIT Deep Learning and Artificial Intelligence Lectures | Lex Fridman
This page is a collection of select recorded lectures on AI given by Lex Fridman and others. Deep Learning (2020) Notice: Undefined index: title in /var/www/lex_fridman/wordpress/wp-content/themes/twentytwelve-child/grid-vid.php on line 68 Notice: Undefined variable: extra1 in /var/www/lex_fridman/wordpress/wp-content/themes/twentytwelve-child/grid-vid.php on line 98 ">
DeepStack: Expert-Level Artificial Intelligence in No-Limit Poker
Artificial intelligence has seen several breakthroughs in recent years, with games often serving as milestones. A common feature of these games is that players have perfect information. Poker is the quintessential game of imperfect information, and a longstanding challenge problem in artificial intelligence. We introduce DeepStack, an algorithm for imperfect information settings. It combines recur
Deep Text Corrector
Code | While context-sensitive spell-check systems (such as AutoCorrect) are able to automatically correct a large number of input errors in instant messaging, email, and SMS messages, they are unable to correct even simple grammatical errors. For example, the message “I’m going to store” would be unaffected by typical autocorrection systems, when the user most likely intendend to communicate “I’m
GANs will change the world
It’s New Year’s 2017, so time to make predictions. Portfolio diversification has never been me, so I’ll make just one. Generative Adversarial Networks — GANs for short — will be the next big thing in deep learning, and GANs will change the way we look at the world. Specifically, adversarial training will change how we think about teaching AIs complex tasks. In a sense, they are learning how to imi
Attention-Based Convolutional Neural Network for Semantic Relation Extraction
Proceedings of COLING 2016, the 26th International Conference on Computational Linguistics: Technical Papers, pages 2526–2536, Osaka, Japan, December 11-17 2016. Attention-Based Convolutional Neural Network for Semantic Relation Extraction Yatian Shen, Xuanjing Huang Shanghai Key Laboratory of Intelligent Information Processing School of Computer Science, Fudan University 825 Zhangheng Road, Shang
Neural Networkモデル の 誤差減少 が 長時間 止まる "plateaux" 滞留 問題 を 解消する「自然勾配学習法」の Theano 実装コード 事例 - Qiita
Neural Networkモデル の 誤差減少 が 長時間 止まる "plateaux" 滞留 問題 を 解消する「自然勾配学習法」の Theano 実装コード 事例 DeepLearning深層学習人工知能InformationGeometryNeuralNetwork （ GitHub ）pascanur/natgrad Natural Gradient implementation in Theano Implementation of natural gradient in python using Theano. Contact: Razvan Pascanu (r.pascanu@gmail...) License: 3-clause BSD （ GitHub ）yingzha/natgrad forked from pascanur/natgrad Natural Grad
Detection of phase transition via convolutional neural network
We design a Convolutional Neural Network (CNN) which studies correlation between discretized inverse temperature and spin configuration of 2D Ising model and show that it can find a feature of the phase transition without teaching any a priori information for it. We also define a new order parameter via the CNN and show that it provides well approximated critical inverse temperature. In addition,
Introduction to Machine/Deep Learning
Using Python 機械学習や深層学習を実践するには、プログラミング言語が必要です。 caffeなどはCやC++で書いてありますが、Pythonがお薦めです。 PythonについてはPythonのページを 参照してください。なお、 Introduction to Python and Numpyのtar+gz版 (元ネタは Python Numpy Tutorial (Stanford Lecture))も参照のこと 機械学習: Scikit-learnの利用 Python-Scikitの紹介 Dlib: 機械学習、特に顔認識のモジュールが優秀(本来C++ライブラリであるが、Pythonモジュールあり) 深層学習とその周辺 深層学習 メモリ型深層学習アーキテクチャ 2017年のディープラーニング論文100選 An Interactive Node-Link Visualization
なめらかなシステムと機械学習と私 - ペパボ研究所ブログ
こんにちは、研究員の三宅です。インターネットでは @monochromegane として活動しています。これまで、ムームードメインやminneといったサービスの運用開発を担当していましたが、今期よりペパボ研究所の研究員として研究開発に携わることになりましたので今後の取り組みと抱負について書いていきます。 ペパボ研究所となめらかなシステム 今回携わることになったペパボ研究所は ペパボ研究所(略称「ペパ研」)は、事業を差別化できる技術を作り出すために「なめらかなシステム」というコンセプトの下で研究開発に取り組む組織です。アカデミックな水準における新規性・有効性・信頼性を追求する研究を行うとともに、研究開発した技術を実際のシステムとして実装・提供することを通して、事業の成長に貢献します。 という組織です。また、「なめらかなシステム」とは以下のように定義されています。 システムにとってのユーザや、
”ゼロから作る Deep Learning”のための環境構築をdockerとVagrantで実現 - Qiita
WHY この記事を書こうと思った理由ですが下記の書籍を年末年始にやって勉強になったのですがPythonに慣れていないと詰まる部分もあり、環境構築に精神コストを削られてこの書籍を完了できない人が出てくるかなと思ったからです。 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 WHAT 詰まると思った部分は図の可視化です。図の可視化にはmatplotlibを使用するのですが環境構築の際に罠があり、それにはまると解消するのに時間的なコストがかかるケースがあります。 そこで誰でも同じ環境を構築できるDockerの出番です。私はVagrantにdocker用の環境を構築してdockerを使用しているので完全に手元のパソコンとは独立した環境を実現しています。 これを実現するのに使用した技術は下記です。 Vagrant ansible docker ipyth
Towards Deep Symbolic Reinforcement Learning
Deep reinforcement learning (DRL) brings the power of deep neural networks to bear on the generic task of trial-and-error learning, and its effectiveness has been convincingly demonstrated on tasks such as Atari video games and the game of Go. However, contemporary DRL systems inherit a number of shortcomings from the current generation of deep learning techniques. For example, they require very l
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