AllenNLP — Allen Institute for AI
About AllenNLPThe AllenNLP team envisions language-centered AI that equitably serves humanity. We work to improve NLP systems' performance and accountability, and advance scientific methodologies for evaluating and understanding those systems. We deliver high-impact research of our own and masterfully-engineered open-source tools to accelerate NLP research around the world. AI2 TangoA Python libra
RにTensorFlow + Kerasを実装した{keras}パッケージがやって来たので試してみた（追記2件あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
Python側でのTensorFlowの隆盛を他所に、R側では{tensorflow}も使いにくいし*1これはPythonistaに転生しなければならんのかなぁ。。。ということを思っていたら、出ました。あのKerasのRパッケージです。 インストール手順は普通にhttps://rstudio.github.io/keras/に書いてある通り、以下の通りRコンソールから打てばおしまいです。 devtools::install_github("rstudio/keras") library(keras) install_tensorflow() ということで、早速色々試してみようと思います。 3層NNをサクッと試してみる データセットはこちらのXORデータセット（10万サンプル）を使います。 > d <- read.csv('xor_complex_large.txt', header=T,
DeepMind の深層学習ライブラリ Sonnet を早速試してみた - ディープラーニングブログ
どうも，Ryobot です．夜桜を眺めながら酒を呑みたい季節になって参りました． 追記 4/19 DeepMind から Differentiable Neural Computers の Sonnet 実装 が公開されました．今後も PathNet や Elastic Weight Consolidation 等の実装が公開されることを期待したいですね． Sonnet は 4月 7日に公開されたばかりの DeepMind 謹製の深層学習ライブラリである．もともと DeepMind の社内で使用されていた TensorFlow のラッパーライブラリだったが，論文の実装を共有しやすくするためにオープンソースとして公開したようだ．Sonnet の最たる特徴として再利用可能なモジュールを複数回接続して計算グラフを構成することが挙げられる．Sonnet は TensorFlow Core の関数や
またもやTensorFlowが強化！！深層学習ライブラリ「sonnet」の登場【使ってみた記事紹介を追加】 - HELLO CYBERNETICS
新たなライブラリsonnet sonnetとは DeepMind社製であること TensorFlowと共に使える TensorFlow TensorFlowの役割 TensorFlowの追加ライブラリ Keras TensorFlow-Fold edward sonnet sonnet使ってみた記事まとめ 多分日本語最速で出た使ってみた記事 インストールから丁寧に コードに対するコメントが豊富で参考になる記事 新たなライブラリsonnet sonnetとは DeepMind社が社内で利用していた深層学習ライブラリです。 昨日これがオープンソース化されました。 DeepMind社製であること DeepMindは現在Google傘下の人工知能開発企業です。 圧倒的な専門家集団の集まりであり、深層学習の研究にGoogleが乗り切る際に、DeepMind社は買収されました。その後、資金力と研究力を
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
DNC (Differentiable Neural Computers) の概要 + Chainer による実装 - Qiita
こんにちは．@yos1up と申します．好きな食べ物は，緑色のキノコです． 2016/10/12に DeepMind が Nature に投稿した論文，Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory にて提案されているニューラルネットワークモデル DNC (Differentiable Neural Computers) を，大急ぎで Chainer で実装してみました． DNC について DNC は，先述の論文で提案された新しいニューラルネットワークで，その情報処理能力の高さが期待されています．論文中では，グラフ上の最短経路タスクやちょっとしたパズルのタスクなど，従来ニューラルネットワークでは学習不可能と思われていたタスクが DNC で学習できており，その情報処理能力の高さがうかがい知れます． DN
Shows
AI is suddenly everywhere. Do you need to go and get a shiny machine learning degree to remain competitive? John Maeda says not to worry. He’ll show you how to cook delicious dishes into your coding repertoire with his new show - Mr. Maeda’s Cozy AI Kitchen. Find out how you can use GitHub Copilot, an add-on that is powered by AI, to get helpful suggestions when writing code or documentation. This
KerasをTensorFlowバックエンドで試してみた：「もっと多くの人に機械学習とDeep Learningを」という時代の幕開け - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（左：Keras、右：MXnet） Kaggle Masterの間ではMXnetよりさらに人気なDeep Learningフレームワークというかラッパーが、@fchollet氏の手によるKeras。 Keras Documentation 結構苦心したのですが、ようやく手元のPython環境で走るようになったので、試してみました。なおKerasの概要と全体像についてはid:aidiaryさんが詳細な解説を書いて下さっているので、そちらの方を是非お読み下さい。 追記 Kerasは人気のフレームワークなので、僕なんぞがこんなブログ記事を書く前から素晴らしい紹介記事・スクリプトが幾つもあります。こちらでは参考までに以下のお二方のものをご紹介させていただきます。 Kerasはレゴブロックを組み合わせるかのようにして、簡単にディープラーニングのモデルを作成できる便利なライブラリです。これを使って楽し
TFLearn | TensorFlow Deep Learning Library
Home TFLearn Quick overview Where to Start? Model Visualization Sources Contributions License Index Installation Getting Started Tutorials Examples Models Deep Neural Network Generative Neural Network Layers Core Layers Convolutional Layers Recurrent Layers Normalization Layers Embedding Layers Merge Layers Estimator Layers Built-in Ops Activations Objectives Optimizers Metrics Initializations Los
chainerでニューラルネットを学んでみるよ(chainerでニューラルネット2) - 人工言語処理入門
前回の記事ではchainerのインストールからサンプルコードを使って画像識別問題を解くところまでやりました。 hi-king.hatenablog.com 今回の記事では回帰・分類問題用のシンプルなニューラルネットの作り方をやろうと思います。andとxorの論理式を学習させます。chainerでの実装の学習と、あとニューラルネットの教育目的に使いやすいなーと思ったので。2層のニューラルネットまで段階をふんで解説してるんですが、プログラム読むほうが得意、って方は一番最後のコードを先に読んだほうがわかりやすいかもしれません。 追記(7/13)型チェック chainer1.1.0から型チェックが入ったので(https://github.com/pfnet/chainer/pull/95)、識別にはfloat32を入力してint32を出力、回帰にはfloat32を入力してfloat32を出力、とい
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
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ディープラーニング－畳み込みニューラルネットワークとPythonによる特徴抽出 | POSTD