ニューラルネットの逆襲 - Preferred Networks Research & Development
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
JavaScript Machine Learning and Neural Networks with Encog
Use Encog genetic algorithms, simulated annealing, neural networks and more with HTML5 Javascript. Download heaton-javascript-ml.zip - 45.1 KB Introduction In this article you gain a basic understanding of how to use some Machine Learning topics in Javascript. I will use the Encog framework. I will show you how to use Encog objects to accomplish Optical Character Recognition, , Simulated Annealing
ニューロスカイについて
私たちの身体は、生きている限り、様々な生体信号を発信しています。その中でも、最も微弱な信号が脳波。 脳波を測定する技術は、医療や研究の現場で、長い間使われ続けてきましたが、それらを使いこなすことができるのは、一部の専門家や研究者に限られてきました。そこで、ニューロスカイは、この脳波という新しい情報を、親しみやすく、もっと多くの人々が触れられるように、また、得られた情報を応用して楽しく、役に立つものを創造できるプラットフォームを提案しています。ニューロスカイのコンシューマー向け脳波センサー第一号、MindSet(マインドセット)がいよいよ日本上陸。 ニュース 12月ストア年末年始休業のお知らせ 12月28日（月）～2010年1月3日（日）まで年末年始のためお休みになります。 休業中のご注文については、2010年1月4日から出荷させていただきます。 11月2日 日経TRENDY12月号「201
人間の脳、地球上の全コンピュータより多くのスイッチを持つ--スタンフォード大学
Elizabeth Armstrong Moore（Special to CNET News） 翻訳校正：川村インターナショナル、編集部2010年11月18日 18時20分 人間の脳は本当に畏怖すべきものだ。 普通の健康的な脳には約2000億個の神経細胞があり、その神経細胞は数百兆個のシナプスによってつながっている。それぞれのシナプスはマイクロプロセッサのような働きをし、数万個のシナプスは1つのニューロンをほかの神経細胞につなぐことができる。大脳皮質だけでも、約125兆個のシナプスがある。これは1500個の銀河系を満たす星の数に匹敵する。 もちろん、これらのシナプスは極めて小さい（直径1000分の1mm以下）ため、人類はシナプスの数が時間の経過とともに変化すること以外に、シナプスの正確な働きやその仕組みをはっきりと確認できないでいた。しかし、それは今までの話だ。 スタンフォード大学医学部の
NIMSら、人間の脳神経のように自己進化するプロセスを開発 | エンタープライズ | マイコミジャーナル
物質・材料研究機構(NIMS)ナノ計測センターは、米国ミシガン工科大学および情報通信研究機構(NICT)と共同で、人間の脳に似たプロセスを持つ「進化回路(evolutionary circuit)」を実現したことを明らかにした。 今回発表された研究は、有機分子層において、情報処理を行う回路が人間の脳神経(ニューロン)のように自己進化するプロセスを創製したというもので、これにより今までよりもさらに複雑な問題を解く可能性が出てきた。 同プロセスを用いて作られる分子プロセッサを用いることで、一度に300ビットまでのパラレル処理が可能で、従来のスーパーコンピュータを超す大規模並列演算処理が可能となる。また、有機分子層の自己組織力により、既存のコンピュータにはない自己修復性を有しており、ある神経回路(ニューロン)が失われた場合、別の回路がその機能を引き継ぐことが可能だ。 今回の技術を用いることで、従
ニューラルネットワーク入門 〜目次〜
ニューラルネットワーク入門 Copyright(c)1996 Akira Iwata & Toshiyuki Matubara (Iwata Laboratory Nagoya Institute of Technolgy) ０ はじめに 学習の進め方 １ 神経細胞とニューラルネットワーク 神経細胞 ニューロンモデル ニューロンモデルの数式化 ネットワークモデル まとめ ２ 階層型ネットワーク ２．１ パーセプトロン パーセプトロン パーセプトロンの動作と学習 パーセプトロン学習のシミュレーション パーセプトロンの限界 まとめ ２．２ バックプロパゲーション学習 最急降下法 前向き演算 後向き演算１（出力層から中間層） 後向き演算２（中間層から入力層） ＢＰのシミュレーション ＢＰシミュレータ まとめ ２．３ その他の階層型ネットワーク ネオ
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IBM Developer
https://www.certpal.com/blogs/2010/07/java-neuroph-tutorial-the-code-classifier/
http://profile.k4no.info/products/JUNG2Memo.ja.html
Java Neural Network Framework Neuroph
两个肌肉小伙疯狂做高H,CHINA农民夫妇偷拍,美女大胸,亚洲国产在线精品一区在线
Encog and Neuroph Collaboration Announcement
Benchmarking and Comparing Encog, Neuroph and JOONE Neural Networks - CodeProject
https://www.certpal.com/blogs/2010/04/java-neural-networks-and-neuroph-a-tutorial/