Deep Learning with Generative and Generative Adverserial Networks – ICLR 2017 Discoveries – Amund Tveit's Blog
Deep Learning with Generative and Generative Adverserial Networks – ICLR 2017 Discoveries The 5th International Conference on Learning Representation (ICLR 2017) is coming to Toulon, France (April 24-26 2017). This blog post gives an overview of Deep Learning with Generative and Adverserial Networks related papers submitted to ICLR 2017, see underneath for the list of papers. Want to learn about t
Deep Learningの気持ちを理解する - Classification編 - Qiita
画像分野では今やDeep Learningによる解析が主流となりつつありますが、結果の解釈が難しいのが難点です。医療分野などでは特に、モデルの出力に対する説明力が強く求められるのではないでしょうか。今回は、そういった時に活用できる可視化手法を紹介します。 紹介する手法はOBJECT DETECTORS EMERGE IN DEEP SCENE CNNs, Zhou+, '14で提案されている方法です。 論文中でやっていること classificationモデルの学習（通常の学習） 1と同じ前処理を適用した画像を入力として、1で学習したモデルでclass毎の確率値を計算 2で使用した画像の一部の領域をマスクした画像を入力として、class毎の確率値を計算 3を5000個程度の領域で行い、値を取得 4の個々の出力値と2の出力値の差分をとる 任意の閾値を設定し、5の値が閾値を超えていない領域は0
DRAW: A Recurrent Neural Network For Image Generation
DRAW: A Recurrent Neural Network For Image Generation Karol Gregor KAROLG@GOOGLE.COM Ivo Danihelka DANIHELKA@GOOGLE.COM Alex Graves GRAVESA@GOOGLE.COM Danilo Jimenez Rezende DANILOR@GOOGLE.COM Daan Wierstra WIERSTRA@GOOGLE.COM Google DeepMind Abstract This paper introduces the Deep Recurrent Atten- tive Writer (DRAW) neural network architecture for image generation. DRAW networks combine a novel
RNN – Recurrent Neural Network (RNN) – LSTM GRU BRNN
Tensorflow における RNN – 実践ガイドと文書化されていない特徴 * RNNs in Tensorflow, a Practical Guide and Undocumented Features の簡単な要約です。 * 図表は原文を参照してください。 データ前処理: tf.SequenceExample を使用する RNN は複数の時間ステップにおける入力 and/or 出力を持つシーケンシャル・データのために使用されます。TensorFlow にはそのようなデータを扱うための protocol buffer 定義があります: tf.SequenceExample Python/Numpy 配列からデータを直接ロードできますが、代わりに tf.SequenceExample を使用することが多分得策でしょう。このデータ構造は non-sequential な特徴のための
Eve: A Gradient Based Optimization Method with Locally and Globally Adaptive Learning Rates
Adaptive gradient methods for stochastic optimization adjust the learning rate for each parameter locally. However, there is also a global learning rate which must be tuned in order to get the best performance. In this paper, we present a new algorithm that adapts the learning rate locally for each parameter separately, and also globally for all parameters together. Specifically, we modify Adam, a
Neural networks and deep learning
ニューラルネットワークと深層学習 What this book is about On the exercises and problems ニューラルネットワークを用いた手書き文字認識 逆伝播の仕組み ニューラルネットワークの学習の改善 ニューラルネットワークが任意の関数を表現できることの視覚的証明 ニューラルネットワークを訓練するのはなぜ難しいのか 深層学習 Appendix: 知性のある シンプルな アルゴリズムはあるか? Acknowledgements Frequently Asked Questions Sponsors Resources 「ニューラルネットワークと深層学習」は無料のオンライン書籍です。 この本では、次のような内容を扱います。 ニューラルネットワーク：コンピュータに、観測データにもとづいて学習する能力を与える、生物学にヒントを得たプログラミングパラダイム。 深
Tensorflow RNN weight matrices initialization
How to initialize weight matrices for RNN? I believe people are using random normal initialization for weight matrices for RNN. Check out the example in TensorFlow GitHub Repo. As the notebook is a bit long, they have a simple LSTM model where they use tf.truncated_normal to initialize weights and tf.zeros to initialize biases (although I have tried using tf.ones to initialize biases before, seem
Deep Convolutional Neural Network Design Patterns
Recent research in the deep learning field has produced a plethora of new architectures. At the same time, a growing number of groups are applying deep learning to new applications. Some of these groups are likely to be composed of inexperienced deep learning practitioners who are baffled by the dizzying array of architecture choices and therefore opt to use an older architecture (i.e., Alexnet).
機械学習論文読みメモ_10 - Qiita
Metadata Dependent Mondrian Processes, ICML2015 関係データ分析問題を扱う。 この問題は基本的には、データをadjacency matrix（誰と誰がSNSで友達なったか等）で表現し、行と列を部分的に集めブロック構造を抽出する。 ここでは、確率的なパーテション生成モデルを考える。 従来手法では、ブロック数をchinese restaurant processで可変にしたinfinite relational modelとその拡張であるMondrian Processがある。 特にMondrian Processは柔軟性が高いモデルだが、その分スパースなデータなどに対しては過剰適合が起きやすく、収束しにくい問題がある。 本論では、メタ情報、例えば同じ大学に属しているもの同士は友達になりやすい、を活用する事でこれを克服する。 このメタ情報が分散する
書評：『ゼロから作る Deep Learning』 | 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
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 斎藤 康毅 著 A5版、320ページ 2016/9/24 発売 3400円(本体) オライリー・ジャパン ISBN-13: 978-487311-758-4 GitHub:oreilly-japan/deep-learning-from-scratch 2016年になって、AIブーム、Deep Learning ブームに乗じて多数の解説書が出た。 もちろん、その多くは入門書だったり、あれこれ出来るようになったことを紹介するだけの本が大多数で、読んでもDeep Learning についてDeep に理解できるようにはならない本が殆んどであった。 しかし、この本は違うのだ。ゼロから作るという枕言葉通り、Deep Learningのプログラムを、既成のライブラリなどを使うのではなくゼロから、スクラッチで書
The Microsoft Cognitive Toolkit - Cognitive Toolkit - CNTK
NOTE: CNTK is no longer actively developed. See the release notes of the final major release for details. The Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) is an open-source toolkit for commercial-grade distributed deep learning. It describes neural networks as a series of computational steps via a directed graph. CNTK allows the user to easily realize and combine popular model types such as feed-forward DNN
Learning Scalable Deep Kernels with Recurrent Structure
Many applications in speech, robotics, finance, and biology deal with sequential data, where ordering matters and recurrent structures are common. However, this structure cannot be easily captured by standard kernel functions. To model such structure, we propose expressive closed-form kernel functions for Gaussian processes. The resulting model, GP-LSTM, fully encapsulates the inductive biases of
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
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
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Tensorflow and deep learning, without a PhD, Martin Gorner, Google
GitHub - clab/dynet_tutorial_examples: Tutorial on "Practical Neural Networks for NLP: From Theory to Code" at EMNLP 2016
人工知能の未来はカナダにある？ ディープラーニングの生みの親、「AIインキュベイター」を開設
GitHub - phreeza/tensorflow-vrnn: A variational recurrent neural network implementation in tensorflow
GitHub - alexjc/neural-enhance: Super Resolution for images using deep learning.
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
