転職してからやってること - 兼雑記
転職してからやってるプロジェクトについて何か書いてみようかと思います。 https://github.com/pfnet-research/chainer-compiler/ 公式ぽいブログも書きました。 https://research.preferred.jp/2019/01/chainer%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%81%AE%E3%81%95%E3%82%89%E3%81%AA%E3%82%8B%E9%AB%98%E9%80%9F%E5%8C%96%E3%80%81%E3%83%87%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%A4%E3%81%AE%E7%B0%A1%E4%BE%BF%E5%8C%96%E3%80%81/ あまり綺麗にまとまった文章を書ける気がしないので、つらつらと時系列で思い出して行こうかと思います。 転職前、 define
Chainerモデルのさらなる高速化、デプロイの簡便化、可搬性の向上に向けた実験的な取り組みについて - Preferred Networks Research & Development
PFN のエンジニアの浜地です。入社以来取り組んできた実験的なプロジェクト Chainer-compiler を github で公開しました。まだ実運用に投入していける段階では無いですが、面白いものになってきているのではないかと思うので、紹介させてもらいたいと思います。 https://github.com/pfnet-research/chainer-compiler 昨年末、 PFN は ChainerX をベータリリースしました。 ChainerX は Chainer の使いやすさを維持しつつ、 Python で実装されていた部分を C++ 実装で置き換え、以下の3つを実現するものでした。 モデルの実行を高速化する Python の無い環境でもデプロイ可能にする CPU/GPU以外への移植を容易にする Chainer-compiler プロジェクトは ChainerX を利用して、
Google Colaboratory を用いた機械学習・深層学習の入門教材を無料公開（健康・医療向けデータを用いた実践編も含む）
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
optunaを使ってみる - TadaoYamaokaの日記
昨日試したhyperoptと同じことをoptunaで試してみた。 探索する関数の形 hyperoptで試したものと同じ、2つの説明変数で、極大値が複数ある関数 Z = 10**(-(X-0.1)**2)*10**(-Y**2)*np.sin(5*X)*np.sin(3*Y) optunaによる最適化 optunaでは以下のようにしてパラメータの最適化を行う。 import numpy as np import optuna def objective(trial): x = trial.suggest_uniform('x', -1, 1) y = trial.suggest_uniform('y', -1, 1) return -10**(-(x-0.1)**2)*10**(-y**2)*np.sin(5*x)*np.sin(3*y) study = optuna.create_stud
トヨタも虜にする｢天才が憧れる天才｣AI企業、PFNゴールデンチームの全貌
研究者やグーグル、Apple、CYBERDYNEなど名だたる企業から人材が集まる（画像をタップすると高解像度版を表示します）。 取材をもとにBusiness Insider Japanが作成 メルカリが上場し、日本で有数のユニコーン（未上場で企業価値10億ドル以上の企業）とされるプリファード・ネットワークス（以下、PFN）。 トヨタやファナック、日立製作所など日本を代表する技術系大手企業から資金を調達し、事業面でも連携を進める、いま日本でもっとも注目を集めるスタートアップの1社だ。 PFNが開発したオープンソースの深層学習フレームワーク｢Chainer｣は、世界中の企業や開発者に利用され、AIの研究開発の最前線に食い込んでいる。 そのPFNは、プリファード・インフラストラクチャー（PFI）から分社する形で2014年3月に創業、現在の社員数は150人を超えた。そして、いまなお優秀な技術者が集
ニューラルネットの逆襲から５年後 | Preferred Research
私が2012年にニューラルネットの逆襲（当時のコメント）というのをブログに書いてからちょうど5年が経ちました。当時はまだDeep Learningという言葉が広まっておらず、AIという言葉を使うのが憚られるような時代でした。私達が、Preferred Networks（PFN）を立ち上げIoT、AIにフォーカスするのはそれから1年半後のことです。 この5年を振り返る良いタイミングだと思うので考えてみたいと思います。 1. Deep Learning Tsunami 多くの分野がこの5年間でDeep Learningの大きな影響を受け、分野特化の手法がDeep Learningベースの手法に置き換わることになりました。NLP（自然言語処理）の重鎮であるChris Manning教授もNLPで起きた現象を「Deep Learning Tsunami」[link] とよびその衝撃の大きさを表して
株式会社レトリバ
株式会社レトリバ（代表取締役社長：河原一哉）は、株式会社朝日新聞社(代表取締役社長: 渡辺雅隆)と自然言語処理 <注１> 分野における共同研究契約を結び、今年７月より研究を進めています<注２>。その成果の一部を「単語（埋め込み）ベクトル」（以下、単語ベクトル）という形で研究者向けに原則無償で公開し、技術を還元します。 今回公開するのは、１９８４年８月～２０１７年８月の朝日新聞の記事データ約８００万件（延べ約２４億単語）から獲得した、単語ベクトルと呼ばれる日本語研究用の資源です。単語ベクトルとは、文章中に含まれる単語が、どのような単語と一緒に使われるか、その傾向を機械学習の技術を使って学習し、その特徴を３００個の数字で数値化（ベクトル化）したものです。単語の特徴を数値化することで、コンピューターで自然言語が扱いやすくなります。世界では、単語ベクトルの利用によって自動翻訳や要約、音声認識など自
人工知能技術の健全な発展のために - Preferred Networks Research & Development
4月10日の日経ITproの記事「 AIベンチャーの雄が総務省の開発指針に反対する理由」で、総務省主導で推進されているAIネットワーク社会推進会議とその開発原則分科会からPFNが離脱したことを、取り上げていただきました。私とのとりとめのないインタビューを適切にまとめてくださった日経ITpro浅川記者に深く感謝いたします。また、その記事に対して、はてなブックマーク、NewsPicks、FacebookなどのSNSを通して多くのコメントを下さった方にも感謝の意を表します。ありがとうございます。離脱の理由は記事にある通りですが、総務省の方々も私達の立場を真摯に受け止めてくださっていて、実りのある議論を続けてくださっています。その上で、今後の議論を深めるために、いくつかの点について補足したいと思います。 汎用人工知能と特化型人工知能 現在、人工知能という言葉は大雑把には、 汎用人工知能（「強い」人
PFI/PFNのパーティーでプログラミングビンゴ大会を開催しました - Preferred Networks Research & Development
海野です。先週の金曜日に、PFIの設立10周年およびPFI/PFNのオフィス移転を記念してパーティーを行いました。主に、株主様や取引先様、また社員のご家族を呼んだパーティーで、ホテルのパーティー会場を借りて行いました。 この中でプログラミングコンテストビンゴ大会という、おそらく日本で（世界で？）類を見ない余興を実施しました。 今日は当日の様子と、開催の経緯をお伝えしようと思います。 まず、プログラミングコンテスト（競技プログラミング）をご存じない方のために解説します。 プログラミングコンテストは、課題となる問題が与えられて制限時間内にその課題を解くプログラムを作成します。 問題は複数与えられるのが普通で、解いた問題数や、解くのにかかった時間で勝敗が決定します。 課題と言ってもソフトウェア開発的なものではなく、数学の試験に近いものが多く、その場で時間・空間計算量を見積もってアルゴリズムを考案
新入社員の丸山（宏）です - Preferred Networks Research & Development
新入社員の丸山（宏）です。4/1に入社してから、一週間が経ちました。PFNにはもう一人先輩社員の丸山さんがいて、なのでもう先生ではないですが、「まるやませんせい」と社内で呼ばれたりもしています。 今回の転職は私にとっては3回めの転職になります。外資系のIBM、国内大手のキヤノン、それに政府の研究機関である統計数理研究所、それぞれに大きく環境や文化が違って、転職の度に「おおっ」と思うことがありました。PFNは4つ目の職場ですが、やはり大きく違います。なんと言っても、最大の違いは意思決定のスピードでしょう。私は入社時には「エグゼクティブ・フェロー」という肩書をいただいていましたが、翌週には「Chief Strategy Officerをやってください」、と言われてその場で肩書が変わりました。さらに、この一週間のうちに、どんどん会社の方針も変わっていくのを目の当たりにしました。大学共同利用機関法
CES2016でロボットカーのデモを展示してきました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは。Preferred Networksの自動運転チームです。 PFNは、2016年1月6日〜1月9日にアメリカのラスベガスで開催されたCES 2016でロボットの学習による自動走行のデモを行いました。これはPreferred Networksとトヨタ自動車様、NTT様との共同展示です。展示はトヨタ自動車様のブースの一部で行われました。 このブログではその中でどのような技術が使われているのかについて簡単に解説します。 背景 人工知能（強化学習）による自動走行は人工知能の黎明期よりとりくまれており，ロボットカーの自動走行などが60年代頃から試行されていました。 ルールベースやプログラムでも走行できますが、なぜ学習が必要なのでしょうか？ 実際の交通環境、特に市街地の交通環境は非常に複雑であり、全てのパターンをあらかじめ列挙し、それに対する制御を漏れ無く書き表すのは困難です。一説には交差
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
機械学習ライブラリ Chainerの紹介 - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気ですか。私は元気です。 Chainerと呼ばれる機械学習ライブラリを紹介しようと思います。 Chainerについて Chainerとは？ ChainerはPreffered Networksが開発したニューラルネットワークを誤差伝播で学習する ライブラリです。(Python)chainer.org 特徴として、Chainer は、「実際に Python のコードを用いて入力配列に何の処理が適用されたかだけを記憶しておき、それを誤差逆伝播の実行に使います」だそう。 Install sudo pip install chainer 基本的にこれだけのインストールが非常に簡単なソフトウェアです。 他のライブラリとの比較 ディープラーニングが活かすIoTより抜粋。 個人的に注目した違いは以下の3点 CaffeもTheanoも勉強することが多い。（設定ファイルとか） 短く書け
LL Ring Recursive
概要 技術的特異点まであと30年。今年は人工知能技術が大きく注目を集めました。人工知能技術の基盤となる機械学習やデータ分析の研究分野では、GPUやFPGAのようなハードウェア技術も重要ですが、とてもよく出来たLLフレームワークによって支えられています。この新しい技術を支えるLLフレームワークを、ライブコーディングやLTによって紹介していただきます。 出演者 佐藤建太 (東京大学/JuliaTokyo) 東京大学大学院農学生命科学研究科修士2年。プログラミング言語Juliaのヘビーユーザーで、ユーザーグループ「JuliaTokyo」の立ち上げメンバーのひとり。NumFOCUSが主催するオープンソース・ソフトウェアプロジェクト支援プログラム「Julia Summer of Code」の参加者。 大野健太 (Preferred Networks) 2011年東京大学大学院 数理科学研究科 修士課
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
Daisuke Okanohara on Twitter: "物体検出における最適な特徴ピラミッド構造を強化学習を使って探索。入力と同じサイズのピラミッドを出力することで、同じ構造を繰り返し適用でき、精度の速度のトレードオフをとれる。発見された構造NAS-FPNはSSDLiteやMask R… https://t.co/iiyEC16Fod"
Preferred Networks JP on Twitter: "【発表】PFNは、深層学習（ディープラーニング）初心者向けのオンライン教材「ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル」を公開しました！ 大学の授業や企業研修、商用セミナーなどで広く利用されることを想定し、誰でも無料で… https://t.co/MMpwK9Ngsd"
GitHub - pfnet/intern-coding-tasks: Coding tasks for PFN internship
About the Release of the DNN Inference Library Menoh - Preferred Networks Research & Development
「現実世界とデータを結びつけることがカギ」Preferred Networksが挑む、人と機械が対話できる世界 | Ledge.ai
More modern gpu
