DeepLearningについて、最近作ったもの、書いたもの、勉強したこと
こんにちは！逆瀬川 ( @gyakuse ) です。 今日は最近作ったもの、書いたもの、勉強したことを備忘録的にまとめていきたいと思います。 なぜ書くのか、なぜ学ぶのか DeepLearningの普及以降、Attention Is All You Need以降、Hugging Faceでの民主化以降、そしてStable DiffusionやChatGPTの登場以降、どんどんAGIへの距離が短くなってきています。未来は想定より大きく変わりそうです。どったんばったん大騒ぎのときはみんなが分かっておくべきことは効率的に共有すべきで、そのために書いています。書くためには論文等を読む必要があります。そしてそのためには基礎からしっかり学ぶことが大事です。次の一歩をみんなで歩んでいくために、学び、書いています。 間違ったことを言うかもしれませんが、それでも誰かのためになれば嬉しいです。あと、個人的にはこ
深層強化学習の動向 / survey of deep reinforcement learning
全脳アーキテクチャ若手の会第28回勉強会 Keywords: DQN, 強化学習, Episodic Control, Curiosity-driven Exploration
Deep Learning Archives
Developers of generative AI typically face a tradeoff between model size and accuracy. But a new language model released by NVIDIA delivers the best of both, providing state-of-the-art accuracy in… Read Article Bringing together the world’s brightest minds and the latest accelerated computing technology leads to powerful breakthroughs that help tackle some of the biggest research problems. To fost
猫でも分かるVariational AutoEncoder
1. Ishikawa Watanabe Lab THE UNIVERSITY OF TOKYO http://www.k2.t.u-tokyo.ac.jp/ 猫でも分かる Variational AutoEncoder 2016/07/30 龍野 翔 (Sho Tatsuno) 2. Ishikawa Watanabe Lab http://www.k2.t.u-tokyo.ac.jp/ 今回の内容 • Variational Auto-Encoderの解説 – 生成モデルそのものの概要 – Variational Auto-Encoder(VAE)のなるべく噛み砕いた解説 – その他生成モデル論文のざっくりした紹介 • 説明すること/しないこと – 説明すること » 生成モデルの簡単な概要と事例 » Variational AutoEncoderの構造と数式的・直感的理解 – 説明しな
Introducing Keras 2
Keras was released two years ago, in March 2015. It then proceeded to grow from one user to one hundred thousand. Hundreds of people have contributed to the Keras codebase. Many thousands have contributed to the community. Keras has enabled new startups, made researchers more productive, simplified the workflows of engineers at large companies, and opened up deep learning to thousands of people wi
Image-to-Image Demo - Affine Layer
Recently, I made a Tensorflow port of pix2pix by Isola et al., covered in the article Image-to-Image Translation in Tensorflow. I've taken a few pre-trained models and made an interactive web thing for trying them out. Chrome is recommended. The pix2pix model works by training on pairs of images such as building facade labels to building facades, and then attempts to generate the corresponding out
Open Sourcing TensorFlowOnSpark: Distributed Deep... | Hadoop at Yahoo
By Lee Yang, Jun Shi, Bobbie Chern, and Andy Feng (@afeng76), Yahoo Big ML team Introduction Today, we are pleased to offer TensorFlowOnSpark to the community, our latest open source framework for distributed deep learning on big-data clusters. Deep learning (DL) has evolved significantly in recent years. At Yahoo, we’ve found that in order to gain insight from massive amounts of data, we need to
機械学習／Deep Learningの仕事が増える2017年、ソフトウェアエンジニアがFPGAを学ぶべき理由
ソフトウェアエンジニアがFPGA（field-programmable gate array）を使うハードルがさらに下がってきている。クラウドサービスでFPGAを活用できたり、Pythonで記述したニューラルネットワークをFPGAに高位合成できる研究成果が出てきたりしているのだ。 ソフトウェア開発者の立場でFPGAに取り組むイベント「FPGAエクストリーム・コンピューティング」を主宰する佐藤一憲氏、FPGAの高位合成によるディープラーニングについて研究している東京工業大学の中原啓貴氏（中原研究室）、そしてFPGAベンダーであるザイリンクスの神保直弘氏が、急激に常識が変わりつつあるFPGAの動向を語り合った。 本稿では座談会の中から、ソフトウェアエンジニアにFPGAや高位合成が求められる現状、そして、今後どのようなツールを使うべきか、ソフトウェアエンジニアがFPGAに取り組む際の課題などにつ
Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. | Google Cloud Blog
This 3-hour course (video + slides) offers developers a quick introduction to deep-learning fundamentals, with some TensorFlow thrown into the bargain. ">This 3-hour course (video + slides) offers developers a quick introduction to deep-learning fundamentals, with some TensorFlow thrown into the bargain. Deep learning (aka neural networks) is a popular approach to building machine-learning models
aiconf2017okanohara
Aiカンファレンス 2017@ビッグサイトでの講演資料です。自動車、ロボット、バイオヘルスケアでの応用事例、および今後の課題について書いてあります。Read less
Deep Learning in real world @Deep Learning Tokyo
This document discusses deep learning applications in various fields including automotive, robotics, and bio science. It provides details about Preferred Networks, a company that focuses on industrial applications of deep learning. Some key points: - Preferred Networks was founded in 2014 and works with companies like Toyota and FANUC on applications such as autonomous driving, manufacturing robot
Deep Learningと画像認識� �～歴史・理論・実践～
Several recent papers have explored self-supervised learning methods for vision transformers (ViT). Key approaches include: 1. Masked prediction tasks that predict masked patches of the input image. 2. Contrastive learning using techniques like MoCo to learn representations by contrasting augmented views of the same image. 3. Self-distillation methods like DINO that distill a teacher ViT into a st
deep net highlights from 2014 - lacking capital(s)
looking back at all the literature that was published on the topic of deep learning in 2014 is quite overwhelming. at times it has felt that nearly every week a new paper from some heavyweights was being circulated via arxiv. trying to do a review of all that work would be a fool’s errand, but i thought it might be worthwhile to summarize some of the threads that i found particularly interesting
深層学習入門
4. 深層学習 • 英語ではDeep Learning • 特徴の数段の組み合わせを考慮することでより複雑 な現象を学習する仕組み • 神経網回路(ニューラル・ネットワーク)の層を重ねる ことで学習することが殆ど • 人間の脳の仕組みに似ている？ • とにかく，様々な認識タスクで大幅に良い精度を示 しており，Google, Facebook,Microsoft,…など多くの企 業が研究開発をしている． 4 6. 6 報道 Deep Learning in the News 13! Researcher Dreams Up Machines That Learn Without Humans 06.27.13 Scientists See Promise in Deep-Learning Programs John Markoff November 23, 2012 Google!taps!
Interview: Arno Candel, H2O.ai on the Basics of Deep Learning to Get You Started - KDnuggets
Interview: Arno Candel, H2O.ai on the Basics of Deep Learning to Get You Started We discuss how Deep Learning is different from the other methods of Machine Learning, unique characteristics and benefits of Deep Learning, and the key components of H2O architecture. Dr. Arno Candel is a Physicist & Hacker at H2O.ai. Prior to that, he was a founding Senior MTS at Skytree where he designed and impleme
はじめるDeep learning - Qiita
そうだ、Deep learningをやろう。そんなあなたへ送る解説記事です。 そう言いながらも私自身勉強しながら書いているので誤記や勘違いなどがあるかもしれません。もし見つけたらご連絡ください。 Deep learningとは こちらのスライドがとてもよくまとまっています。 Deep learning つまるところ、Deep learningの特徴は「特徴の抽出までやってくれる」という点に尽きると思います。 例えば相撲取りを判定するモデルを構築するとしたら、普通は「腰回りサイズ」「マゲの有無」「和装か否か」といった特徴を定義して、それを元にモデルを構築することになります。ちょうど関数の引数を決めるようなイメージです。 ところが、Deep learningではこの特徴抽出もモデルにやらせてしまいます。というか、そのために多層、つまりDeepになっています。 具体的には頭のあたりの特徴、腰のあ
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DQN速習会@Wantedly
Grad-CAM: Why did you say that? · Issue #66 · arXivTimes/arXivTimes
ディープラーニング最近の発展とビジネス応用への課題
