Neural Network Console概説： GUIで直感的にディープラーニングしよう！
Neural Network Console概説： GUIで直感的にディープラーニングしよう！：AI・機械学習のツール＆ライブラリ Sonyが自社製品でも活用する信頼性の高いディープラーニングツール「NNC：Neural Network Console」の概要と特徴を筆者なりに分析して紹介。どんな人がどんな用途で使うべきかの指針も提案する。
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Neural Network Console概説： GUIで直感的にディープラーニングしよう！：AI・機械学習のツール＆ライブラリ Sonyが自社製品でも活用する信頼性の高いディープラーニングツール「NNC：Neural Network Console」の概要と特徴を筆者なりに分析して紹介。どんな人がどんな用途で使うべきかの指針も提案する。
はじめに 機械学習を使って五等分の花嫁の予測をする記事はいくつかあるのですが、最新10巻までのデータを使ったもの、Neural Network Console（以下NNC）を使ったものが無かったので自分の練習がてら試してみました。 多少のネタバレを含みますので注意してください。 因みに私は三玖派です。 過程はいいから結果だけ見たい方はこちら。 Neural Network Consoleとは？ Neural Network Consoleとは、SONYが開発したディープラーニング・ツールで、ドラッグ＆ドロップでニューラルネットワークを編集できるため、数学やプログラミングの知識がない人でも簡単にディープラーニングを行うことができるツールです。また、学習にはクラウド上のGPUを使うので、頭もPCも低スペックな私でも簡単に学習モデルを作ることができます。 開発者である小林由幸氏自身による解説動画
この記事は、NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2019の18日目の記事です。 昨日は @yusuke84 さんの記事、WebRTC Platform SkyWayのサポートについて考えていること でした。 メリークリスマス！ はじめに 会社のAdvent Calendarということで、当初はある程度流れに忖度して技術的なTipsを書こう！ とか考えて、Neural Networkについてネタ探ししてたのですが、結局自分が興味のある話、それも実装よりも理論一辺倒な話に落ち着いてしまった、本記事はそんな成れの果てです。 （まあ１人くらい暴走しても良いですよね、きっと） というわけで、Neural Networkを用いた物理系の表現について、少し前から気になってる話をツラツラと書いていきます。そのうちに、この辺の話を端緒に新規性のある手法を論文化するから、それ相応の評価
1.はじめに 皆さん、Neural Network Console をご存知でしょうか？ Neural Network Console は、2017年8月にSONYから発表されたディープラーニングの統合開発ソフトウエアです。プログラミング無しのドラッグ＆ドロップだけで簡単にニューラルネットワークの設計開発が出来、しかもワークステーションの様な美しい画面なのに、なんと無料で提供されているんです（なんて太っ腹な！）。 かく言う私も、Pythonを覚えなくてもディープラーニングが出来ると言うことに凄い魅力を感じ、発表当初から１年間くらいは色々遊んでみた記憶があります。 最近、ひょんなことから、Neural Network Console 関係の動画がやたら充実（2020年1月17日時点で47本）していることに気づきチェックしてみると、チュートリアル以外にディープラーニングの一般的な知識について分
Graph Neural Network を用いたグラフの木幅予測 - Preferred Networks Research & Development
本記事は、2019年夏のインターンシップに参加された中野裕太さんによる寄稿です。 皆様はじめまして。2019 年 PFN 夏季インターンシップに参加していた北海道大学の中野裕太です。本ブログでは、私が夏季インターンで取り組んだテーマである、「Graph Neural Network を用いたグラフの木幅予測」について説明します。 要旨 与えられた無向グラフがどれくらい木に近いかを表す値である木幅は、グラフ上の組み合わせ最適化問題に対するアルゴリズムの効率性や解そのものと深く関係しています。しかし、木幅を計算することは NP 困難なため、木幅を計算するには頂点数に対し指数時間かかってしまいます。そこで、今回 Graph Neural Network を用いた 2 つの方法でこの問題にアプローチしました。1 つ目は、よく知られた既存のアルゴリズムと組み合わせ探索木の枝刈りを行い高速化を図り計算
この記事は Kaggle Advent Calendar 2020 の16日目の記事です。去年ネタ記事*1を書いたので今年は真面目なやつにしました。 はじめに Kaggler はコンペにおいてあらゆる手段を用いて評価指標の改善を目指します。特徴量エンジニアリング、モデルや学習手法の試行錯誤、特殊な前処理・後処理の考案、はたまた Leakage の利用に至るまで、ルールを破らない範囲であれば何でもする*2のが Kaggler です。今挙げた例はそのコンペ固有の性質(データの生成過程・分布、評価指標、... etc.)に着目することで大きな効果をもたらす場合が多いのですが、一方でいずれのコンペにおいても一定の効果が得られる手法があります。それは複数のモデルの予測結果を統合して予測を行う Ensemble です。Ensemble は統合するモデルに多様性があるほど性能が向上すると一般に知られてお
Web Neural Network API
Web Neural Network API W3C Candidate Recommendation Draft, 5 May 2024 More details about this document This version: https://www.w3.org/TR/2024/CRD-webnn-20240505/ Latest published version: https://www.w3.org/TR/webnn/ Editor's Draft: https://webmachinelearning.github.io/webnn/ Previous Versions: https://www.w3.org/TR/2024/CRD-webnn-20240503/ History: https://www.w3.org/standards/history/webnn/ Im
[Tensorflow Lite] Various Neural Network Model quantization methods for Tensorflow Lite (Weight Quantization, Integer Quantization, Full Integer Quantization, Float16 Quantization, EdgeTPU). As of May 05, 2020. - Qiita
[Tensorflow Lite] Various Neural Network Model quantization methods for Tensorflow Lite (Weight Quantization, Integer Quantization, Full Integer Quantization, Float16 Quantization, EdgeTPU). As of May 05, 2020.PythonDeepLearningTensorFlowPyTorchOpenVINO 日本語 English - Japanese - 1. Introduction 今回は私が半年間掛けてためてきた、学習済みモデルの量子化ワークフローをメモがてら共有したいと思います。 Tensorflow の checkpoint (.ckpt/.meta)、 FreezeGraph (.
![[Tensorflow Lite] Various Neural Network Model quantization methods for Tensorflow Lite (Weight Quantization, Integer Quantization, Full Integer Quantization, Float16 Quantization, EdgeTPU). As of May 05, 2020. - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/962467bef8525b4f7e46a8b1bac9c15f1d1d7575/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JTVCVGVuc29yZmxvdyUyMExpdGUlNUQlMjBWYXJpb3VzJTIwTmV1cmFsJTIwTmV0d29yayUyME1vZGVsJTIwcXVhbnRpemF0aW9uJTIwbWV0aG9kcyUyMGZvciUyMFRlbnNvcmZsb3clMjBMaXRlJTIwJTI4V2VpZ2h0JTIwUXVhbiVFMiU4MCVBNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnM9NGU4YmU5MWE3NzMwNDEzZmU2NWU3YTU1N2NmNDBkZGE%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBQSU5UTyZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9ZDc0MDllNThhZDg0NWJiODAyMjk4MmQwNTI1OWRjZDU%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D2107faf34549913ddd503ce1bd7681de)
GitHub - lucidrains/DALLE2-pytorch: Implementation of DALL-E 2, OpenAI's updated text-to-image synthesis neural network, in Pytorch
Implementation of DALL-E 2, OpenAI's updated text-to-image synthesis neural network, in Pytorch. Yannic Kilcher summary | AssemblyAI explainer The main novelty seems to be an extra layer of indirection with the prior network (whether it is an autoregressive transformer or a diffusion network), which predicts an image embedding based on the text embedding from CLIP. Specifically, this repository wi
Microsoftが開発、Web UIで学習状況を可視化するAutoML OSS「Neural Network Intelligence」
Microsoftが開発、Web UIで学習状況を可視化するAutoML OSS「Neural Network Intelligence」：AutoML OSS入門（9）（1/3 ページ） AutoML OSSを紹介する本連載第9回は「Neural Network Intelligence」を解説します。Neural Network Intelligenceは、ハイパーパラメーターチューニングやニューラルアーキテクチャ探索、モデル圧縮、自動特徴量エンジニアリングなどの機能を持つツールキットです。Web UIで学習の進行状況や結果を確認できます。
PyTorch GeometricでGraph Neural Network（GNN）入門｜はやぶさの技術ノート
こんにちは。 現役エンジニアの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。仕事でもプライベートでも機械学習で色々やってます。 今回はGraph Neural Network（以下 GNN）について勉強したので、備忘録も兼ねて本記事を書きます。
I made a playable Pokémon overworld. It looks (mostly) like a normal video game, and you can try it in your web browser here: Although this looks like a video game, I did not write any game code. This program is actually a neural network mimicking a video game. Program? Game? Neural network? Programs: sequences of instructions that transform input→output A human could run through these instruction
WindowsでNNabla（Neural Network Libraries）とNeural Network Consoleを試してみた - Qiita
WindowsでNNabla（Neural Network Libraries）とNeural Network Consoleを試してみたDeepLearningニューラルネットワークNNablaNeuralNetworkConsoleNeuralNetworkLibraries NNablaは、Neural Networkフレームワークであり、Neural Networkを構築するためのライブラリでC++とPython2, Python3が利用できる。 2017年8月17日、NNabla用のGUIツールNeural Network Consoleが公開された。 Neural Network Consoleを利用すればコードを書かなくてもGUIでNeural Networkを構築でき自動でいろいろと最適化をしてくれるらしい。 参考：http://qiita.com/HirofumiYash
Neural Network Console
ソニーのDeep Learningの統合開発環境、Neural Network Consoleのチャンネルです。Deep Learningの基礎について、およびNeural Network Consoleの使い方について解説しています。Channel for Neural Network Console, Son...
「クラウド上の豊富なリソースを使用し、ディープラーニングいつでもどこでも利用できます。 本格的な商用利用やさまざまなOSでの利用を検討中の方はこちらをご確認ください。」 現在Deep Learningは非常に注目を浴びている技術ですが、 認識エンジンができるまでの開発の流れをイメージできる方は少ないのではないでしょうか。 ソニーの開発現場で実際に利用され、多くのAI人材の育成にも活用されているNeural Network Consoleで、 あなたも無料で画像認識エンジンの開発体験をしてみませんか。
This paper does not describe a working system. Instead, it presents a single idea about representation which allows advances made by several different groups to be combined into an imaginary system called GLOM. The advances include transformers, neural fields, contrastive representation learning, distillation and capsules. GLOM answers the question: How can a neural network with a fixed architectu
US9406017B2 - System and method for addressing overfitting in a neural network - Google Patents
US9406017B2 - System and method for addressing overfitting in a neural network - Google Patents System and method for addressing overfitting in a neural network Download PDF Info Publication number US9406017B2 US9406017B2 US14/015,768 US201314015768A US9406017B2 US 9406017 B2 US9406017 B2 US 9406017B2 US 201314015768 A US201314015768 A US 201314015768A US 9406017 B2 US9406017 B2 US 9406017B2 Autho
この記事では、Neural Topic Modelingについて調べたことをまとめます。 個人的解釈が多少含まれる記事となっていますので、気になる点がありましたら記事へのコメントやTwitterでリプライをいただければと思います。 Twitter : @m3yrin TL;DR 従来の確率生成モデルとしてのトピックモデルに対して、Neural Topic Modeling(NTM)の強みを説明します。 PyTorchによってNTMの簡易な実装を行い、コードを公開します。 従来手法としてLDAでTopic Modelingを行い、NTMとの比較を行います。 トピックモデルとは トピックモデルは、文書集合で話題となっているトピックを、同じ文書で現れやすい語彙として抽出する手法です。 文書のメタ情報の抽出や、トピックを使って文書の分類に使用できます。 (岩田具治, トピックモデル 機械学習プロフ
はじめに 近年，深層学習における畳み込みニューラルネットワークをはじめとする機械学習が主流です．このニューラルネットワークとは，その名の通り生物の脳における神経回路網を模したものであり，それを構成する神経細胞を形式ニューロンとしてモデリングしたものがはじまりです． しかし，この形式ニューロンは神経細胞の簡単なモデルに過ぎません．一部の研究者はより精緻なニューロンモデルを研究し，今日まで様々なニューロンモデルを提案してきました． このような本来の神経細胞に，より近づけたニューロンモデルを一般的にスパイキングニューロンモデル (Spiking Neuron Models)と言います．またそれを用いたニューラルネットワークをスパイキングニューラルネットワーク (SNN: Spiking Neural Networks)と言います． ここで「スパイク (Spike)」という単語が出てきましたが，こ
Graph Neural Network を用いた�レイアウトつき文書からの情報抽出 / Information extraction from visual documents using Graph Neural Network
■イベント ：ML勉強会 https://sansan.connpass.com/event/211420/ ■登壇概要 タイトル：Graph Neural Network を用いた�レイアウトつき文書からの情報抽出 発表者： DSOC R&D研究員 保坂 大樹 ▼Twitter https://twitter.com/SansanRandD
FPGAでのDNN(Deep Neural Network)の整理(LUT-Netまとめ) - Ryuzのブログ
はじめに 現在DNN(Deep Neural Network)の実装において、FPGAの活用はしばし議論の対象になっています。もちろんDNN分野全体からするとニッチな部類に入るとは考えますが、FPGAベンダーはここに非常に力を入れており、作成したネットワークのデプロイ先としてFPGAが選択しやすくなるような各種のソリューションが用意され始めており、日々進化しています。 ここでのFPGAのメリットは、低消費電力であったり、コストであったりします。DNNの実行にはクラウドであっても電力というランニングコストは馬鹿になりませんし、エッジコンピューティング、特にバッテリー駆動のモバイル分野においては電力は極めて重要です。またイニシャルコストの重要性はどちらも同じでしょう。 ここでFPGAベンダーはこぞって、「GPUと同じように開発できます」をキャッチフレーズに、GPUを使って研究開発をしている多く
GitHub - microsoft/ptgnn: A PyTorch Graph Neural Network Library
This is a library containing pyTorch code for creating graph neural network (GNN) models. The library provides some sample implementations. If you are interested in using this library, please read about its architecture and how to define GNN models or follow this tutorial. Note that ptgnn takes care of defining the whole pipeline, including data wrangling tasks, such as data loading and tensorizat
BASEアプリのリコメンドにGraph Neural Networkを導入するよ（予定） - BASEプロダクトチームブログ
この記事はBASE Advent Calendar 2020の21日目の記事です。 はじめに お久しぶりです。BASEビール部部長(兼Data Strategyチーム)のbokenekoです。 今年はほんと辛い1年でしたね。コロナで全くビール部の活動ができませんでした。 その反動で通販でクラフトビール買いまくって冷蔵庫が溢れました。定期便の利用は計画的に。 と、まあそんな私生活はおいておいて、今日はData Strategyチームでのリコメンドにおける取り組みについてお話しします。 BASEでは、ネットショップ作成サービス「BASE」で開設された130万のショップが集まる購入者向けのショッピングアプリ「BASE」を提供しています。アプリでは商品やショップのおすすめを表示していますが、ここに使われているリコメンドのアルゴリズムは実は複数アルゴリズムの組み合わせになっています。例えば協調フィル
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Make Every feature Binary: A 135B parameter sparse neural network for massively improved search relevance - Microsoft Research
Make Every feature Binary: A 135B parameter sparse neural network for massively improved search relevance Published August 4, 2021 By Junyan Chen , Principal Applied Science Manager Frédéric Dubut , Principal PM Manager, Core Search & AI Jason (Zengzhong) Li , Partner Group Engineering Manager Rangan Majumder , Vice President Recently, Transformer-based deep learning models like GPT-3 have been ge
今月、W3C に提出されていた Web Neural Network API (WebNN) が、Chromium で Intent to Prototype[1]になりました。この記事では、WebNN が標準化されている目的、追加される API の詳細や今後の動向について調査してみました。 この記事の３行まとめ Neural Network の数値計算の最適化は、ハードウェア単位で盛んに行われており、API も提供されている WebNN は、各ハードウェア (OS) で提供されている Neural Network の API をブラウザからも利用できるようにし、推論のさらなる最適化を実現する Web 開発者は、WebNN より高レベルな API として提案されている Model loader API の動向を追うと良さそう WebNN が提案された目的 Neural Network モデ
GitHub - google/flax: Flax is a neural network library for JAX that is designed for flexibility.
Overview | Quick install | What does Flax look like? | Documentation This README is a very short intro. To learn everything you need to know about Flax, refer to our full documentation. Flax was originally started by engineers and researchers within the Brain Team in Google Research (in close collaboration with the JAX team), and is now developed jointly with the open source community. Flax is bei
グラフニューラルネットワーク(GNN; Graph Neural Network)入門 - あつまれ統計の森
前提知識 Transformerとグラフニューラルネットワーク 下記で詳しく取り扱いました。当記事は下記の副読的な内容になるように取りまとめました。 「Transformer＝グラフニューラルネットワーク＋ネットワーク分析」と大まかに解釈できるので、当記事ではグラフニューラルネットワークについて詳しく取り扱います。 集合と要素 グラフ理論では基本的に数ⅠAの「集合」で取り扱われる内容を元に立式されます。当項では「集合」の基本的な式表記の確認を行います。たとえばサイコロの出目の$1$〜$6$の集合を$X$とおくとき$X$は下記のように定義できます。 $$ \large \begin{align} X = \{ 1, 2, 3, 4, 5, 6 \} \end{align} $$ このとき$X$の要素を$x$とおくと、$x \in X$のように表すことができます。$x \in X$は$x$が$
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Audiostockの10,000点の音声（BGM）データ を解析するAI開発コンテスト Audiostockの10,000点の音声（BGM） データを解析するAI 開発コンテスト Neural Network Console Challenge 受付終了 受付は終了しました
Neural Network Librariesを用いた深層強化学習ライブラリ、nnablaRLを公開しました！ nnablaRLは、人間のエキスパートを超えるAIを実現する技術の1つとして、近年、深層学習と並び注目されている強化学習をNeural Network Librariesを通じて簡単に扱えるようにするライブラリです。 nnablaRLは以下のような特徴があります。 簡単に学習コードを記述可能 nnablaRLでは次のように3行のpythonコードを記述するだけで、学習を始めることが出来ます。 import nnabla_rl import nnabla_rl.algorithms as A from nnabla_rl.utils.reproductions import build_atari_env env = build_atari_env("BreakoutNoFram
ここ最近Transformerの話題が多いですがなかなか理解の大変なモジュールなので、下記の2章の記述を公開することにいたしました。 https://lib-arts.booth.pm/items/2741653 処理の流れだけを追ってもわかりづらい可能性があるため、Message Passingに基づくGraph Neural Networkとして理解するのが良いかと思います。 Deep Graph Libraryのチュートリアルの記載からの抜粋が多いので、詳しく考えたい方はそちらも参照してみてください。 ※ 引用にあたっての記載があまりよくないようなので、近いうちに修正します。
An open source AutoML toolkit for hyperparameter optimization, neural architecture search, model compression and feature engineering.
GitHub - naiveHobo/InvoiceNet: Deep neural network to extract intelligent information from invoice documents.
Deep neural network to extract intelligent information from invoice documents. TL;DR An easy to use UI to view PDF/JPG/PNG invoices and extract information. Train custom models using the Trainer UI on your own dataset. Add or remove invoice fields as per your convenience. Save the extracted information into your system with the click of a button. ⭐ We appreciate your star, it helps! The InvoiceNet
名刺とニュースを紐付ける / Company Name Extraction by Deep Neural Network
■イベント conference, on computer science for enterprise https://ccse.jp/2019/ ■登壇概要 タイトル：名刺とニュースを紐付ける-深層学習を用いた記事文章からの企業名抽出- 登壇者：DSOC R&Dグループ 奥田裕樹 ▼Sansan Builders Box https://buildersbox.corp-sansan.com/
GitHub - google/XNNPACK: High-efficiency floating-point neural network inference operators for mobile, server, and Web
XNNPACK implements the following neural network operators: 2D Convolution (including grouped and depthwise) 2D Deconvolution (AKA Transposed Convolution) 2D Average Pooling 2D Max Pooling 2D ArgMax Pooling (Max Pooling + indices) 2D Unpooling 2D Bilinear Resize 2D Depth-to-Space (AKA Pixel Shuffle) Add (including broadcasting, two inputs only) Subtract (including broadcasting) Divide (including br
ディープラーニングとは、人工知能技術の中の機械学習技術の一つです。人間の手を使わず、コンピューターが自動的に大量のデータの中から希望する特徴を発見する技術を指します。 この記事では、ディープラーニングの意味や活用方法、導入方法などについてわかりやすく解説します。ディープラーニングを利用してより業務を改善したい場合の参考にしてください。 ソニーのNeural Network Consoleなら、ドラッグ＆ドロップで簡単にディープラーニングを用いた高度なAI開発が実現できます。 ディープラーニングの開発基盤をお探しの方は、無料体験もございますのでお気軽にお試しください。 ディープラーニングとは ディープラーニングとは、コンピューターが自動で大量のデータを解析して、データの特徴を抽出する技術です。深層学習、またはDLと呼ばれることもあります。人工知能技術の中には機械学習が含まれており、ディープラ
GitHub - utkuozbulak/pytorch-cnn-visualizations: Pytorch implementation of convolutional neural network visualization techniques
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Neural Network Activation Functions
GitHub - gnes-ai/gnes: GNES is Generic Neural Elastic Search, a cloud-native semantic search system based on deep neural network.
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Neural Network Consoleを使って五等分の花嫁を学習してみた - Qiita
認めたくないものだな… Neural Networkの力学系表現というものを - Qiita
最近、Neural Network Console の動画がやたら充実している件 - Qiita
黒魔術への招待：Neural Network Stacking の探求 - 俵言
Game Emulation via Neural Network
Neural Network Console Cloudのご紹介
How to represent part-whole hierarchies in a neural network
Neural NetworkによるTopic Modelingとその実装 - Qiita
Spiking Neural Networkとは何なのか - Qiita
ソニーのNeural Network Consoleの無料利用枠で画像認識を試してみた | Ledge.ai
標準化に向けて進んでいる Web Neural Network API について調べてみた
ソニーのNeural Network Consoleで画像認識モデルをノーコードで作成してみた | Ledge.ai
Neural Network Console Challenge sponsored by Audiostock
nnablaRLが公開されました！ – ブログ – Neural Network Libraries Sites
Transformer and Graph Neural Network
NNI Documentation — Neural Network Intelligence
ディープラーニングとは｜活用方法・導入方法などをわかりやすく解説 - Neural Network Console
Neural Network Activation Functions | Kaggle
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