深層学習でドット絵のような荒い写真を高画質化できるプログラムがGitHubに公開
TensorFlowでDNNをスクラッチするためのオレオレチュートリアル - 終末 A.I.
はじめに Chainer もなんとなしに慣れてきたので（使いこなせているレベルではありませんが）、他のDNN Framework も触ってみようと思いたち、昨日からTensorFlowをいじってみています。 最終的なアウトプットは同じなので、クラス構造などが結構似通っていて、思ったより学習コストが低かったのですが、一点苦戦したのがTensorFlowのチュートリアルの微妙さです。 Deep MNIST for Experts → とりあえず導入 TensorFlow Mechanics 101 → 基本要素の説明 以上...！ といった感じで、普通のDNNはどう書いたらいいの？な質問に答えてくれるのにぴったりなコンテンツが残念ながらありません。 Easy ML with tf.contrib.learn あたりが求めているものに近いのですが、tf.contrib.learn という3分クッ
勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット
ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ロボットから自動運転車、はては囲碁・将棋といったゲームまで、昨今多くの「AI」が世間をにぎわせています。 その中のキーワードとして、「強化学習」というものがあります。そうした意味では、数ある機械学習の手法の中で最も注目されている(そして誇張されている・・・)手法ともいえるかもしれません。 今回はその強化学習という手法について、基礎から最近目覚ましい精度を出しているDeep Q-learning(いわゆるドキュン、DQNです)まで、その発展の流れと仕組みについて解説をしていきたいと思います。 本記事の内容をベースに、ハンズオンイベントを開
【プログラミング不要】ディープラーニング（h2o.ai）で株価予測をやってみた - ニートの言葉
2017/07/20 追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング
Joel Grus – Fizz Buzz in Tensorflow
interviewer: Welcome, can I get you coffee or anything? Do you need a break? me: No, I've probably had too much coffee already! interviewer: Great, great. And are you OK with writing code on the whiteboard? me: It's the only way I code! interviewer: ... me: That was a joke. interviewer: OK, so are you familiar with "fizz buzz"? me: ... interviewer: Is that a yes or a no? me: It's more of a "I can'
人工知能で白黒写真をカラーに 早大が技術開発、GitHubでコード公開
早稲田大学の研究グループはこのほど、ディープラーニングを応用し、白黒写真を自然な色に自動彩色する手法を確立したと発表した。プログラムのソースコードをGitHubで公開している。 新技術は、大量の白黒・カラー画像の組から、色づけの手がかりとなる特徴をディープラーニングにより学習し、その特徴を使って白黒画像をカラーに変換する技術。従来、白黒写真の色づけには人手が必要だったが、新技術なら全自動で彩色できる。 画像全体から抽出する「大域特徴」と、小さな領域から算出する「局所特徴」を結びつけて利用することで、画像全体を考慮した自然な色づけができるという。 大域特徴からは、屋内か屋外か、昼か夜かなど画像全体の情報を得、局所特徴からは、水か砂か葉かなど物体の質感を判断し、その領域をどう色づけするかが最も適当か推測。この組み合わせにより、夕暮れの空や人の肌など、状況に合った自然な色づけが可能になったという
[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita
TensorFlowで株価予想シリーズ 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる 1 - 終値が始値よりも高くなるかで判定してみる 2 - 日経平均225銘柄の株価予想正解率ランキング〜 3 - 日本3506銘柄の株価予想ランキング 4 - 実際に売買したら儲かるのかシミュレーションしてみる 5 - 大きく上がると予想されたときだけ買ってみるシミュレーション 6 - 学習データの項目を増やす！隠れ層のサイズも増やす！ 7 - 株価が何%上昇すると予測したら買えばいいのか？ 8 - どの銘柄を買うか 9 - 年利6.79% 前置き 猫も杓子もディープラーニングディープラーニング。なにそれ美味いの？ って感じだけど、 2015年末に Google が書いた 「Machine Learning with Financial Time Series Data on Google Clo
![[TensorFlowで株価予想] 0 - Google のサンプルコードを動かしてみる - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/bb9b7689898c065dd0cc54f4376d81dcddc2e230/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnMzLWFwLW5vcnRoZWFzdC0xLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkZxaWl0YS1pbWFnZS1zdG9yZSUyRjAlMkYzMzcwNCUyRmVjN2NhM2ZlMDkxYWQ0NjAxZWJlYzZhNWJiMWYzOTMwZDNkNWIwNzMlMkZsYXJnZS5wbmclM0YxNjM3MDg3NzY0P2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPWQyYWI1MmRlMjNjNTZmYzM3MGUzMTA2Nzg1ODgyNTdi%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253D405056e52d61f8ead8149adbc09a89a1%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDBha2lyYWFrJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9MjZjYzg1ZmM1Y2JiNjUzOTU5MjkyNDJjZDAxMmZjNjc%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D10ead2e5d19ea9372187a266994086e0)
強化学習とは何か、調べてみた - 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。 今日は強化学習の勉強がてらメモを書いてみました。 個人的には最近、注目している分野で、ゴールがあるような（クラス分類やRegression） 機械学習と異なり、汎用的に色々問題が解けそうだからというのが理由です。 （なんか色々語弊を生みそう） 間違っていれば教えて下さい。 強化学習 強化学習における要因 Policy Reward Function Value function model of the environment 強化学習で解ける問題 参考文献 強化学習 強化学習はある環境ないにおけるエージェントが、 現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する問題を扱う 機械学習の一種 by wikipedia この中で登場するのは、「状態」と「行動を決定する」といったところでしょうか。 つまり、「ある状態の時に、どう行動をするか」といったこと
そのモデル、過学習してるの？未学習なの？と困ったら - once upon a time,
移転しました。 https://chezo.uno/post/2016-05-29-sonomoderu-guo-xue-xi-siteruno-wei-xue-xi-nano-tokun-tutara/
そろそろニューラルネットやディープラーニングを「人間の脳を模倣してる」というのをやめませんか？ - 病みつきエンジニアブログ
最近(？)ニューラルネット(Neural Network)やらディープラーニング(Deep Learning; 深層学習)やらが流行ってきて、人工知能やらシンギュラリティやら言われるようになって、その中でよく言われるのが「ディープラーニングは人間の脳を模倣してる」とか「特徴量を選ばずに学習できる」とか、そんなことが言われるわけです。 けど、そういったキーワードが一人歩きして、「人工知能は危険だ」論とか、人工知能に対する過剰な期待論がはびこってしまっている気がする。そこで言いたいのが「ディープラーニングは人間の脳を模倣している」と言ってしまうのをやめましょう、という話。 ニューラルネットワークが「人間の脳を模倣」してる話 まず最初に、「ニューラルネットワークが人間の脳を模倣してる」論が、あながち間違ってないよ、ということを話しておきたい。あながち間違ってないんだけど、それでもやめたほうが良い
「巡回セールスマン問題」を解くアルゴリズムを可視化したムービー
by Gaël Sacré いくつもの都市を移動するセールスマンが、すべての都市を最も効率よく(最小の移動コストで)移動できる方法を求める問題を「巡回セールスマン問題」といいますが、その解き方をビジュアル化したムービーがYouTubeで公開されています。 Traveling Salesman Problem Visualization - YouTube たとえば8つの都市があるとき、これを結ぶルートは5040通りが考えられます。 解法の一つが「欲張り法(Greedy Algorithm)」という、1つの都市から常に最寄りの都市へ移動しようと考える方法。 「最適」ではないものの、最適に近い答えを導き出してくれます。 ここで、組み合わせて使うのが「2-opt法」という方法。かなり単純なアルゴリズムで、2辺を繋ぎ直していきます。このとき、ルートに重なりがあると解消して新しいルートを作ります。
ラフ画へ自動的にペン入れして線画にする恐るべきニューラルネットワーク技術を早稲田大学の研究室が開発
複雑なラフスケッチを、まるで手でペン入れしたかのような線画に自動で変換してくれる新技術が早稲田大学の研究室によって発表されました。 シモセラ・エドガー ラフスケッチの自動線画化 http://hi.cs.waseda.ac.jp/~esimo/ja/research/sketch/ 早稲田大学のシモセラ・エドガー研究院助教らが開発したのは、鉛筆で描いたラフ画を一発で自動的に線画にしてくれる技術。例えば以下の画像でいうと、左側がラフ画スケッチ、右側がニューラルネットワークモデルで線画化したものです。 着物の女の子や…… お祭りっぽい雰囲気の女の子。 かなり線が重なっているように見えるお面のスケッチもこの通り。 複雑なスケッチでもかなりの精度で線画化しているのがわかります。 これまで、スキャンした鉛筆画など複雑なラフスケッチの線画化は非常に困難でした。しかし、新しい手法では3種類の畳込み層から
女性がアダルトビデオに出演経験があるかどうかをSNSにアップした写真から「顔認識」で特定
by Marcelle Lucena SNSにアップロードされたバラバラの写真の中から同一人物の写真を探し、SNS上での友達作りに役立てるためのサービスとして開発された顔認識システム「FindFace」は、顔認識技術が犯罪などに悪用される恐れがあると報じられていました。そんな中、FindFaceを使ってSNS上の女性の写真とアダルトビデオをマッチングさせ、AV女優の身元を特定するという悪事が発生しています。 Facial Recognition Service Becomes a Weapon Against Russian Porn Actresses - Global Voices Advocacy https://advox.globalvoices.org/2016/04/22/facial-recognition-service-becomes-a-weapon-against-
「ヤフコメ」と「はてブコメント」の違い。テキストマイニングより見えてきたもの - プリキュアの数字ブログ
（プリキュアにあんまり関係ない記事です。興味ない方はスルーして下さい。） 先日（4/13）、当ブログを紹介していただいた朝日新聞withnews様の記事が、（数時間ですが）ヤフーのトップに掲載されました。 娘がプリキュアに追いついた日… 父のブログに涙する人が続出 当たり前の日常の中にある愛情、著者に聞く （withnews） - Yahoo!ニュース さすがにヤフーのトップ、記事中に直接リンクが貼ってあったわけではありませんが、多大な反響があり、その1日だけで「イワオ～キン骨マンの超人強度」くらいにはＰＶを頂きました。 はてなブックマーク、ツイッター含め、沢山のコメントを頂きまして、本当にありがとうございました。 すべてのコメントを読まさせていただきました。 その全てが、ありがたく、身に染みるものでした。 で、今回「ヤフーのトップニュースに載る」ことにより、 「自分のブログ記事の内容が”
「第１回次世代の人工知能技術に関する合同シンポジウム」を開催します（METI/経済産業省）
総務省、文部科学省、経済産業省では、「次世代の人工知能技術の研究開発における3省連携体制」の具体化に向けた取組を進めています。 その一環として、3省が推進する次世代人工知能の研究開発等の取組を紹介するため、シンポジウムを下記のとおり開催します。 1．開催趣旨 「日本再興戦略」改訂2015（平成27年6月30日閣議決定）では、IoT、ビッグデータ、人工知能による産業構造・就業構造変革の検討が主要施策の一つとして掲げられています。 また、「第５期科学技術基本計画」（平成28年１月25日閣議決定）においても、「「超スマート社会」の実現に向けた共通基盤技術や人材の強化」として、AI等の重点的に取り組むべき技術課題等を明確にし、関係府省の連携の下で戦略的に研究開発を推進することが求められています。 こうした状況の中、次世代の人工知能技術の研究開発に関係する府省・機関の連携の取り組みの一環として、「第
支援に活用を ツイッター情報を分析し地図上に | NHKニュース
今回の地震で避難している人たちへの支援に役立ててもらおうと、国立研究開発法人の「情報通信研究機構」は、熊本県や大分県で投稿されたツイッターの情報を分析し、どこで何が不足しているかを画面の地図上に表示する新たなウェブサイトを開設し、支援に当たるボランティアや行政機関に活用を呼びかけています。 ホームページから今回の地震関連の専用ページに進み、「熊本県で何が不足していますか」という質問文を選択すると、熊本県周辺でつぶやきのあったツイッター情報の中から関連する投稿を見つけ出して画面に表示します。投稿は「水」や「布団」「ミルク」など情報の内容ごとに分類して表示され、投稿の中に書かれている場所が地図上に表示されるほか、投稿の全文を読むことができるようになっています。 避難所ごとに不足する物資に違いがあるなか、このウェブサイトでは、どの避難所で何が不足しているのか、具体的なヒントが得られることから、情
ディープラーニング（TensorFlow）を使用した株価予想 ～その2～ - Qiita
前回の続き。 ディープラーニングのフレームワークであるTensorFlowを使用して株価を予想するぞ～、というお話です。ちなみに前回は完全に失敗でした。 前回のコメントで、tawagoさんから「Googleが同じようなことしている」という情報をいただいたので、そちらをコピ・・・インスパイアしてみました。 ##前回との相違点 前回は、「数日分の日経平均を使用して、次の日の日経平均が上がるか、下がるか、変わらないか（3択）を予想する」ものでした。 Googleのデモでは、「数日分の世界中の株価指数（ダウ、日経平均、FTSE100、DAXなど）を使用して、次の日のS&Pが上がるか下がるか（2択）を予想する」という内容でした。 ということで、下記が前回からの主な変更点となります。 「上がるか」「下がるか」の2択 日経平均だけでなく、他国の株価指数も使用 隠れ層x2、ユニット数は50,25 予想する
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