はじめてのAdversarial Example
今回はadversarial exampleについて解説していきます。Adversarial exampleというのは、下図のように摂動を与えることによりモデルに間違った答えを出力させてしまうもののことです。 この例では、もともとモデルがパンダと正しく分類することができていた画像に摂動を与えることで、テナガザルと誤分類させています。しかし、人間には元の画像との違いはほとんど分からず、パンダのままに見えます。 Adversarial exampleは機械学習モデルを実用化していく上で大きな問題となります。例えば、交通標識をadversarial exampleにしてしまえば、自動運転車をだませてしまう可能性があります。 注目を集めてきている研究分野ですが、まだちゃんと調べたことがないという人も多いかと思います。今回もなるべく丁寧に解説していきたいと思います。 目次 基礎 攻撃 防御 論文紹介
Goodfellow先生おすすめのGAN論文６つを紹介
以下の6つの論文をゼミで紹介した Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation Spectral Normalization for Generative Adversarial Networks cGANs with Projection Discriminator High-Resolution Image Synthesis and Semantic Manipulation with Conditional GANs Are GANs Created Equal? A Large-Scale Study Improved Training of Wasserstein GANs Read less
Distributional Smoothing with Virtual Adversarial Training [arXiv:1507.00677]
Distributional Smoothing with Virtual Adversarial Training [arXiv:1507.00677] 概要 Distributional Smoothing with Virtual Adversarial Trainingを読んだ Chainer 1.18で実装した はじめに 提案手法（以下VAT）は、予測分布$p(y \mid x)$を最も狂わすノイズ$r_{v-adv}$を計算により求め、$p(y \mid x + r_{v-adv})$を$p(y \mid x)$に近づけることでモデルの頑健性を高める手法です。 Adversarial Trainingの流れを汲む手法ですので、まずAdversarial Trainingについて簡単に説明します。 Adversarial Training （https://arxiv.org/a
![Distributional Smoothing with Virtual Adversarial Training [arXiv:1507.00677]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b791635389501aa9c6e7a1cad261a97d4bdeacb2/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fmusyoku.github.io%2Fimages%2Fpost%2F2016-12-07%2Fadversarial_examples.png)
Word2Vec：発明した本人も驚く単語ベクトルの驚異的な力
Word2Vecとは Word2Vecで演算処理する Word2Vecとニューラルネットワーク Word2Vecの仕組み CBoW Skip-gram Word2Vecを応用することができる分野 レコメンド 機械翻訳 Q&A・チャットボット 感情分析 Word2Vecの弱点 Word2Vecの派生系や類似ツール GloVe WordNet Doc2Vec fastText まとめ 参考 世界中のWebサイトの数は2014年に10億件を超えたようだ。そして、Facebookのユーザー数だけでも16億人を超えている。 そして、そのいずれもコンテンツの中身の大部分はテキストから成り立っていることだろう。 ということは、莫大に増大し続けるネット上のデータのほとんどはどこかの国の言葉だってことだ。世界中の人が毎日テキストデータを生成し続けたことはこれまでの歴史上無かったんじゃないだろうか。 もしそん
A Simple Way to Initialize Recurrent Networks of Rectified Linear Units
Learning long term dependencies in recurrent networks is difficult due to vanishing and exploding gradients. To overcome this difficulty, researchers have developed sophisticated optimization techniques and network architectures. In this paper, we propose a simpler solution that use recurrent neural networks composed of rectified linear units. Key to our solution is the use of the identity matrix
This Factory Robot Learns a New Job Overnight
The world’s largest industrial robot maker, Fanuc, is developing robots that use reinforcement learning to figure out how to do things. Inside a modest-looking office building in Tokyo lives an unusually clever industrial robot made by the Japanese company Fanuc. Give the robot a task, like picking widgets out of one box and putting them into another container, and it will spend the night figuring
Japanese Robotics Giant Gives Its Arms Some Brains
Fanuc, a company that produces robot arms for factories, is trying to get them to learn on the job. The big, dumb, monotonous industrial robots found in many factories could soon be quite a bit smarter, thanks to the introduction of machine-learning skills that are moving out of research labs at a fast pace. Fanuc, one of the world’s largest makers of industrial robots, announced that it will work
氷解！データ分析、機械学習手法ってたくさんあるけどいつどれを使えばよいのか - Qiita
たくさんいいねいただきありがとうございます。2016年の記事で古いのでいずれ全面改訂しようと思いますが、古さが目立つ箇所のみまずは訂正しました。 データ分析・機械学習の代表的な手法には何があるか 代表的な本、技術リスト、データサイエンティストの推奨ではデータ分析・機械学習手法はどんなものがリストアップされているか ここでは、統計学的検定、多変量解析、機械学習を分けていない 構造化データ（いわゆるテーブルデータ）のみ対象とし、画像、自然言語処理、マーケティングの専門的な分析等は対象外 補足を下記に 代表的な手法と紹介のされ具合 分析手法 『Rによるデータサイエンス-データ解析の基礎から最新手法まで』 『はじめてのパターン認識』 データサイエンティスト協会スキルチェックリスト 「デジタルガレージCDOから学ぶ！マーケターのための実践・データ分析入門～事例紹介を通じて5つの手法をマスター～」 デ
Paper Gestalt - n_hidekeyの日記
明けましておめでとうございます。 お正月ということで、ちょっと変わった楽しい論文(？)を紹介したいと思います。 Carven von Bearnensquash, "Paper Gestalt", Secret Proceedings of Computer Vision and Pattern Recognition, 2010. http://vision.ucsd.edu/sites/default/files/gestalt.pdf 2010年のCVPRで参加者に配布されたジョーク論文で、UCSDの学生が書いたようです。もちろんこんな名前の人は実在しません。 ビジョン業界の査読の傾向を皮肉る内容で、「中身なんて読まなくても見た目の印象でアクセプト・リジェクトが判断できるぜ！」というのを実際に画像認識で実験してみたものです。論文自体はネタですがやってる実験はおそらくガチです。 著者は
ゼロからDeepまで学ぶ強化学習 - Qiita
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催しました(PyConJPのTalkの増補改訂版) Pythonではじめる強化学習 OpenAI Gym 体験ハンズオン 講義資料の方が図解が豊富なので、数式とかちょっと、という場合はこちらがおすすめです。 Tech-Circle #18 Pythonではじ
Recurrent Neural Networks - Pfi seminar 20141030_rnn
cvpaper.challengeはコンピュータビジョン分野の今を映し、トレンドを創り出す挑戦です。論文サマリ・アイディア考案・議論・実装・論文投稿に取り組み、凡ゆる知識を共有しています。 http://xpaperchallenge.org/cv/ 本資料はViEW2021チュートリアルセッション「最新研究の始め方」のプレゼン素材です。また、xpaper.challengeの2020年末ワークショップとしてプレゼンした「研究効率化Tips」の拡張版です。本資料では3社12研究室300ページにわたるノウハウの詰め合わせです。 VIEW2021のチュートリアルセッションでは時間の制限があるため、こちらの資料から一部抜粋して発表を行うことになりますが、VIEW2021チュートリアルセッションの方にも足を運んでいただければ幸いです。 VIEW2021チュートリアルセッション：http://vie
Learning to forget continual prediction with lstm
2. ニューラルネットワークの最近の展開 • 最近の流れ • 層を深くして高精度な認識を実現 →人と同程度の画像認識精度を達成 • 課題 • 対象の状況や前後状態まで推測できない • 近年の流れ • 動画や音声、文章などの時系列データを対象としたより深い理解へ →リカレントニューラルネットワークの研究 • 最近の時系列データに関する研究事例 • 強化学習（Deep Q-Networkによるゲーム自動学習、ノウハウ習得） • 複合学習（画像と文章を学習させて画像のキャプション生成） • アルゴリズム学習（チューリングマシン学習、Neural Turing Machine） http://wallpaperswide.com/ 3. リカレントニューラルネットワーク • 概要 • ネットワーク内にループを持たせ、過去データを次回の 入力に利用 • 過去データと現在データを両方用いた状態変化に関
わかるLSTM ～ 最近の動向と共に - Qiita
Machine Learning Advent Calendar 2015 第14日です。去年のAdvent Calendarで味をしめたので今年も書きました。質問、指摘等歓迎です。 この記事の目的 ここ2～3年のDeep Learningブームに合わせて、リカレントニューラルネットワークの一種であるLong short-term memory(LSTM)の存在感が増してきています。LSTMは現在Google Voiceの基盤技術をはじめとした最先端の分野でも利用されていますが、その登場は1995年とそのイメージとは裏腹に歴史のあるモデルでもあります。ところがLSTMについて使ってみた記事はあれど、詳しく解説された日本語文献はあまり見当たらない。はて、どういうことでしょうか。 本記事ではLSTMの基礎をさらいつつ、一体全体LSTMとは何者なのか、LSTMはどこに向かうのか、その中身をまとめ
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コサイン類似度が高いベクトルはどれくらい似ているか(岩波データサイエンス刊行イベントより) - Mi manca qualche giovedi`?
岩波データサイエンス vol.2 の発刊を記念して、刊行トークイベント「統計的自然言語処理 - ことばを扱う機械」が 3月3日 に開催されました。 岩波データサイエンス Vol.2 : 岩波データサイエンス刊行委員会 : 本 : Amazon.co.jp トークイベント「統計的自然言語処理ーことばを扱う機械」（岩波データサイエンス Vol.2 刊行記念） - connpass イベントの様子はニコニコ動画さんで生中継されましたが、その録画は YouTube で公開させてもらっています。 【トークイベント「統計的自然言語処理ーことばを扱う機械」（岩波データサイエンス Vol.2 刊行記念） - YouTube】 1. 挨拶と著者団トーク 2. 招待講演「本当は怖い統計的自然言語処理」(賀沢秀人; グーグル株式会社) 3. 自然言語処理についてのパネルセッション＋クロージング 自然言語処理に詳
ニューラルネットと脳の違いが知りたくて | 一生あとで読んでろ
読書メモ． はじめに 人間の脳を模したニューラルネットの手法，深層学習ディープラーニングがめざましい成果を挙げている–といった謳い文句をよく目にする．だが機械学習の専門書を紐解いても出てくるのはロジスティック回帰のお化けばかり． われらがPRMLのニューラルネットを扱う章にはこうある． しかしながら，パターン認識という実際的な応用の観点からは，生物学的な現実性などは全く不要な制約である． – C.M.ビショップ『パターン認識と機械学習 上』 (p.226) では，機械学習の文脈で言うところのニューラルネットと脳はどれほど異なっているのだろうか？ ニューラルネットと脳の違い 結論から言えば全然違うわけだが，ざっくり以下の三点から整理できる（と思う）： ニューロンのモデル ネットワーク構造 微分計算の手法 ニューロンのモデル 現在広く普及している多層パーセプトロンは，単純な差分方程式であるMc
人工知能は WEBサーバの暗闇を救う 松本亮介 #ipsjone / JPSJ-ONE 2016 matsumotory
Webサービスのシステム管理で疲弊している人々を救いたい話
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GitHub - ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction: Python Implementation of Reinforcement Learning: An Introduction
Long Short-term Memory
機械学習と深層学習の数理
