話題のNVIDIA SimNet™でも使われているPhysics-Informed Neural Networkについて調べてみたら、深過ぎたので「自由落下」問題をPhysics-Informedしてみた。 - Qiita
話題のNVIDIA SimNet™でも使われているPhysics-Informed Neural Networkについて調べてみたら、深過ぎたので「自由落下」問題をPhysics-Informedしてみた。NVIDIADeepLearningニューラルネットワーク論文読みPhysics-based はじめに みなさん、こんにちは。 近年、Deep Learningを使った物理シミュレーションの高速化の研究が活発に行われています [1]。 特に、2020年5月に発表されたNVIDIA SimNet™では、Deep Learningを用いた物理シミュレーションのツールキットがearly accessながら提供開始されており、実用化に向けたフェーズに入っていると言っても良いと思います [2]。 NVIDIA SimNet™におけるDeep Learningを使った物理シミュレーションの特徴の一つ
GitHub - NNgen/nngen: NNgen: A Fully-Customizable Hardware Synthesis Compiler for Deep Neural Network
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この記事の目的 0. 通常のニューラルネットワークの問題 1. CNNの基本 2. 畳み込み層（Convolutional層） フィルタのサイズをどうするか どうフィルタを適用していくか（ストライド） 出力サイズをどうするか（パディング） データ形状の変化 畳み込みまとめ 3. 活性化関数について 4. プーリング層（Pooling層） 5. CNNの特徴 6. そのほか利用される層 Dropout層 BatchNormalization層 7. CNNの設計 8. CNNの精度向上のために考えること 参考にした書籍やサイト この記事の目的 CNNの理論を理解し、Kerasで実装できるようにするために、理論部分をまとめた記事。 0. 通常のニューラルネットワークの問題 通常のニューラルネットワークにある全結合層では２次元以上のデータを1次元（1列のデータ）に並べ替えて入力している。 そのた
Multi-Label Image Classification with Neural Network | Keras
Image by besthqwallpapersIn this guide, we are going to cover multi-label classification and the challenges we may face implementing it. In multi-label classification, one data sample can belong to multiple classes(labels). Where in multi-class classification, one data sample can belong to only one class. ExamplePredicting animal class from an animal…
GitHub - lucidrains/imagen-pytorch: Implementation of Imagen, Google's Text-to-Image Neural Network, in Pytorch
Implementation of Imagen, Google's Text-to-Image Neural Network that beats DALL-E2, in Pytorch. It is the new SOTA for text-to-image synthesis. Architecturally, it is actually much simpler than DALL-E2. It consists of a cascading DDPM conditioned on text embeddings from a large pretrained T5 model (attention network). It also contains dynamic clipping for improved classifier free guidance, noise l
Content mirrored from the Github repository Introduction Would you like to write a neural network from start to finish? Are you perhaps shaky on some of the fundamental concepts and derivations, such as categorical cross-entropy loss or backpropagation? Alternatively, would you like an introduction to machine learning without relying on “magical” frameworks that seem to perform AI miracles with on
Over the past 18 months or so, a number of new neural network achitectures were proposed specifically for use on mobile and edge devices. It seems that pretty much everyone has figured out now that large models such as VGG16 or ResNet-50 aren’t a good idea on small devices. 😉 I have previously written about MobileNet v1 and v2, and have used these models in many client projects. But it’s 2020 and
Neural network reconstructs human thoughts from brain waves in real time
Neural network reconstructs human thoughts from brain waves in real time by Moscow Institute of Physics and Technology Figure 1. Each pair presents a frame from a video watched by a test subject and the corresponding image generated by the neural network based on brain activity. Credit: Grigory Rashkov/Neurobotics Researchers from Russian corporation Neurobotics and the Moscow Institute of Physics
Many programs that we write can be embedded in recurrent neural networks (RNNs). For such programs, a trained RNN can perform better than if we write the algorithm by hand, refining it via trial and error. I walk through an example in detail. Introduction Humans are bad at managing spaghetti code. Of course, we should try and avoid writing spaghetti code if we can. But there are problems that are
最適な学習実行環境の選び方 Neural Network Consoleでは、ニューラルネットワークの学習のためにCPU、もしくはより高速な学習を実現するGPUを用いることができます。また、Cloud版では複数のGPU（マルチGPU）を用いて、さらに学習を高速化することもできます。 本チュートリアルでは、学習するネットワークに応じた最適な学習実行環境を選択する方法について解説します。 1 必要なメモリ量を推定する 学習時に必要なメモリ量は、大まかに言ってニューラルネットワークに含まれるニューロンの数と、CONFIGタブのGlobal Configで設定するBatch Size、およびニューラルネットワークのパラメータの数で決まります。 画面右に表示されるStatisticsのOutputは、編集中のネットワーク全体のニューロンの数を示します。また、画面右に表示されるStatisticsのC
A novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) was detected and has spread rapidly across various countries around the world since the end of the year 2019, Computed Tomography (CT) images have been used as a crucial alternative to the time-consuming RT-PCR test. However, pure manual segmentation of CT images faces a serious challenge with the increase of suspected cases, resulting in urgent requirem
GitHub - sdatkinson/neural-amp-modeler: Neural network emulator for guitar amplifiers.
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Human-like systematic generalization through a meta-learning neural network - Nature
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This article will discuss building a simple neural network using JavaScript. However, let’s first check what deep neural networks and artificial neural networks are. Deep Neural Network and Artificial Neural Network Artificial Neural Networks (ANNs) and Deep Neural Networks (DNNs) are related concepts, but they are different. The inspiration behind these artificial neural networks for machine lear
“Neural Network are not black boxes. They are a big pile of linear algebra.” - Randall Munroe, xkcd Machine learning has a wide range of models for tasks such as classification, regression, and clustering. Neural networks are one of the most successful models, having experienced a resurgence in use over the past decade due to improvements in computational power and advanced software libraries. The
【ガメハチ】ポケモン名っぽい駅名 part02 Character-level Recurrent Neural Networkの学習【一発ネタ】 - select766’s diary
前回はポケモン名を一部に含む駅名を抽出する単純な実験を行いました。今回は、自然言語処理技術を導入してポケモン名をモデル化します。 select766.hatenablog.com モデルの構造として、Character-level Recurrent Neural Network (Character-level RNN)というものを用いました。簡単に言えば、文字列が与えられたときに次の文字を予測してくれるようなモデルfを再帰的に使う手法となります。ポケモン名で例えます。「サンド」「サイホーン」などがいることを考えると、最初の文字が「サ」のとき次の文字は「ン」や「イ」となるのが自然です。それを確率的なモデルで表現すると、f(サ) => ン=40%, イ=30%, ...というような入出力になります。「サンド」や「サンダー」がいるので、最初の2文字が「サン」のとき、次は「ド」や「ダ」が来るの
Neural Network Console Cloudのご紹介
ソニーの開発ツールで AIを体験してみませんか？ 「設備の故障予測をAIを利用して行いたい」といったニーズが昨今多くなってきております。 AI開発は専門のベンダーに全て委託といった考え方もありますが、 委託をする上でも開発工程を体験しておくことは非常に重要だと考えます。 今回ソニーでは故障予測を行うAIの開発体験を行えるドキュメントを用意しました。 ソニーで実際に利用されているNeural Network Consoleで、あなたも開発体験をしてみませんか？ 「ドキュメントをダウンロードする」ボタンからダウンロードし、「無料で体験」ボタンから無料アカウントを作成すると ドキュメントの流れに沿って操作することで無料で開発体験が可能です。
PFP：材料探索のための汎用Neural Network Potential - 2021/10/4 QCMSR + DLAP共催
PFP：材料探索のための汎用Neural Network Potential - 2021/10/4 QCMSR + DLAP共催 Quantum Computational Materials Science RoundtableとDeep learning and Physicsの共催セミナーでの講演資料です。 - https://shinaoka.github.io/QCMSR/ - https://cometscome.github.io/DLAP2020/ Matlantisの製品でも使用されている、PFPを理解するための研究を紹介していきます。 Neural Network Potential (NNP)は、Neural Network を用いて分子動力学ポテンシャルを表現するものである。本セミナーではNNP研究の流れを振り返り、どのようにNNP開発のためのデータセット収集やN
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CNN（Convolutional Neural Network）を理解する - sagantaf
C++ Neural Network in a Weekend – Jeremy's Blog
New mobile neural network architectures
My Python code is a neural network | Gábor Nyéki
チュートリアル：最適な学習実行環境の選び方 – Docs - Neural Network Console
COVID-19 Chest CT Image Segmentation -- A Deep Convolutional Neural Network Solution
Building a Simple Artificial Neural Network in JavaScript
Quantum neural network — Strawberry Fields