This is a implimentation of PredNet on chainer. #Testd on *Ubuntu 14.04 *Python 2.7.6 *chainer 1.9.1 *CUDA Toolkit 7.5 *cuDNN v5 #Demo git clone $ git clone https://github.com/quadjr/PredNet.git $ cd PredNet Prepare Dataset This command will download The KITTI Dataset(about 47GB), unzip, and make image lists. $ ./scripts/prepare_kitti.sh You can intterupt and resume downloading. Train On a CPU $ p
This page contains our raw data recordings, sorted by category (see menu above). So far, we included only sequences, for which we either have 3D object labels or which occur in our odometry benchmark training set. The dataset comprises the following information, captured and synchronized at 10 Hz: Raw (unsynced+unrectified) and processed (synced+rectified) grayscale stereo sequences (0.5 Megapixel
Deep Predictive Coding Network(Deep PredNet)とは ニューラルネットの一種 開発元:CoxLab(http://www.coxlab.org/) 論文:Deep Predictive Coding Networks for Fideo Prediction and Unsupervised Learning できること: 時系列予測。 論文中では動画を受け取り、次に来るフレームの画像を予測、生成している。 何がすごいか(ochiai主観): ○画像から直接次のフレームを予測している ○次のフレームの画像を生成できる ○大脳新皮質の構造に似ている(階層構造) ○高い階層に抽象的な特徴が自動生成される ○教師なし学習 Deep PredNetの構造 Deep PredNetの構造。右の図は一層分だけ拡大したもの。 更新式 状態更新のアルゴリズム。トップ
名古屋大学大学院理学研究科 (研究科長:松本 邦弘) の森 郁恵(もり いくえ)教授と貝淵 弘三(かいぶち こうぞう)教授(同大学院医学系研究科)らの共同研究チームは、線虫をモデル系とする大規模リン酸化プロテオミクス解析を、世界に先駆けて成功させることにより、新規の記憶メカニズムを同定することに成功しました。 古くから記憶・学習の成立機構には様々な仮説が提案されてきましたが、現在のところシナプス説が最も有力です。シナプス説とは、記憶や学習が多細胞間の相互作用によって支えられており、特に神経回路網内でのシナプス伝達効率が変化する「シナプスの可塑的変化」によって成り立つとする説です。現在までこの説は多くの実験的、理論的な支持を得ています。 今回の研究チームの解析から、神経細胞の中には、シナプス結合による他の細胞との相互作用を断絶した状態でも、単一細胞として記憶を形成できる能力を持つものが存
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