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Deep Learningとaiに関するpongepongeのブックマーク (5)

  • Stable Diffusion Public Release — Stability AI

    It is our pleasure to announce the public release of stable diffusion following our release for researchers [https://stability.ai/stablediffusion] Over the last few weeks, we all have been overwhelmed by the response and have been working hard to ensure a safe and ethical release, incorporating data from our beta model tests and community for the developers to act on. In cooperation with the tirel

    Stable Diffusion Public Release — Stability AI
    pongeponge
    pongeponge 2022/08/23
    『The final memory usage on release of the model should be 6.9 Gb of VRAM』つい先日は10Gくらい必要だとか言われてたけど減ったなぁ
  • 大幅に進化するらしいTensorFlow2.0について - HELLO CYBERNETICS

    はじめに TensorFlow2.0がもうすぐ来るよ! APIs High level APIs Eager Exexution Reference Models Contribの扱い プラットフォーム TensorFlow Lite TensorFlow.js TensorFlow with Swift パフォーマンス Distributed TensorFlow CPUGPU、TPUの最適化関連 その他のパッケージ TensorFlow Probability Tensor2Tensor End to End ML systems TensorFlow Hub TensorFlow Extended はじめに TensorFlow2.0ではこれまでのTensorFlowから大幅に変化するので、その変更点について記しておきます。 基的には公式のRoadmapの和訳と思って差し支えあり

    大幅に進化するらしいTensorFlow2.0について - HELLO CYBERNETICS
  • AI(人工知能)でほぼ的確に患者の余命を予測することに成功(米研究)|カラパイア

    万人に終わりは訪れる。だがそれがいつになるのか、正確にはわからない。わからないからこそ、あたりまえの日常を過ごすことができるのだ。 病院では終末が近づいた患者の余命を予測して伝えてくれることがあるが、その精度には限界がある。もし、AI人工知能)のアルゴリズムで患者の余命を正確に予測できれば、終末治療を適切なタイミングで行えるようになるだろう。 米スタンフォード大学の実験では、AIを使用することで不気味なほど正確な予測を行うことに成功した。 正確に余命を予測することが最良の終末医療につながる 人間があとどれくらい生きられるのかを予測することは難しい。患者の年齢や薬品への反応など、医師はいくつもの要素を考慮に入れなければならない。 さらに医師自身も前例や偏見、死期を予測することに対する無意識の抵抗感といったことから逃れることはできない。ゆえに的確な予測ができることもあるだろうが、数ヶ月も外れ

    AI(人工知能)でほぼ的確に患者の余命を予測することに成功(米研究)|カラパイア
    pongeponge
    pongeponge 2018/01/24
    「理由は分からんがこの日に死ぬ」って予言めいてて物語感あるな
  • AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ

    AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソらえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが質的だと思います。 一応、下記

    AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
    pongeponge
    pongeponge 2017/10/21
    いろんな木の探索方法があるんだなぁ
  • 相変わらず半端ないディープラーニング、感動した最新の研究結果を2つ

    ディープラーニングが猛威を振るっています。私の周りでは昨年から多く聞かれるようになり、私も日経BPさんの連載で昨年5月にGoogleの買収したDeep Mind社について触れました。今年はさらに今までディープラーニングについて触れていなかったメディアでも触れられるようになってきましたね。例えば、イケダハヤトさんも先日。高知でも話題になっているのですね。 私事ですが、今度湯川鶴章さんのTheWaveという勉強会で、人工知能とビジネスについて一時間ほど登壇させていただくことになりました。有料セミナーということです。チャールズべバッジの解析機関についてはこのブログでも以前触れましたが、「機械が人間を置き換える」みたいな妄想は100年位は言われていることですね。「解析機関」「機械学習」「人工知能」「シンギュラリティー」など、呼び名はどんどん変わり、流行り廃りもありますが、最近ロボットの発達も相まっ

    相変わらず半端ないディープラーニング、感動した最新の研究結果を2つ
    pongeponge
    pongeponge 2015/02/24
    『文字の「スタイル」を学習し、それを書き出しているのです。』凄い
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