DDR: Deep Diminished Realityの実現に向けた一検討
第40回コンピュータビジョン勉強会＠関東「AR/VRを支える技術」発表資料。 ディープラーニングによるDR (Diminished Reality)の実現について検討しています。 Speaker Deck版： https://speakerdeck.com/shinya7y/ddr-deep-diminished-reality
Sequence Classification with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras - MachineLearningMastery.com
Sequence classification is a predictive modeling problem where you have some sequence of inputs over space or time, and the task is to predict a category for the sequence. This problem is difficult because the sequences can vary in length, comprise a very large vocabulary of input symbols, and may require the model to learn the long-term context or dependencies between symbols in the input sequenc
How to Develop a Bidirectional LSTM For Sequence Classification in Python with Keras
Bidirectional LSTMs are an extension of traditional LSTMs that can improve model performance on sequence classification problems. In problems where all timesteps of the input sequence are available, Bidirectional LSTMs train two instead of one LSTMs on the input sequence. The first on the input sequence as-is and the second on a reversed copy of the input sequence. This can provide additional cont
外付けGPUボックス BIZONレビュー --- 小さな筐体に収まりきらないGTXのスーパーパワー - minahitoの鯉日記
今年もWWDCが終わったが，ポータブル界隈での一番のビッグニュースは外付けGPUボックスの登場だと言えるだろう。Apple関連の製品群で外付けGPUボックスなどというキワモノが出てくるとは想像できなかった。外付けGPUボックスも，普通に買って普通に挿すだけでスムーズに繋がる時代が来たのかもしれない。 外付けGPUボックスといえば，このブログでは以前，Alienware ブランドの専用外付けGPUボックスAlienware Graphics Amplifierについて取り上げたことがある。 minahito.hatenablog.com 対応するAlienware本体より先にAmplifierとGPUが届いたため，することがなくてGPUを挿したり抜いたりして遊んでいたのが昨日のことのようだ（記事参照）。 その後もMac用の外付けGPUボックス「BIZON BOX 2」とGeForce GTX
Best Research articles on Deep Learning for Text classification (2015–2016)
Text classification finds application in many tasks such as Sentence classification, document classification, sentiment analysis etc. When I initially started looking for research articles on Text classification using Deep Neural networks, I found it difficult to find the recent best articles. After a considerable time and effort, I was able to summarize the research articles one would need to get
Google's trained Word2Vec model in Python · Chris McCormick
In this post I’m going to describe how to get Google’s pre-trained Word2Vec model up and running in Python to play with. As an interface to word2vec, I decided to go with a Python package called gensim. gensim appears to be a popular NLP package, and has some nice documentation and tutorials, including for word2vec. You can download Google’s pre-trained model here. It’s 1.5GB! It includes word vec
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9 lessons I’ve learned in two years at Slack
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ファミリーマート、機械学習でおむすびの発注を改善、「Google Cloud」で企業改革【Google Cloud Next ’17 in Tokyo】
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