挑戦！ word2vecで自然言語処理（Keras＋TensorFlow使用）
ご注意：本記事は、＠IT／Deep Insider編集部（デジタルアドバンテージ社）が「deepinsider.jp」というサイトから、内容を改変することなく、そのまま「＠IT」へと転載したものです。このため用字用語の統一ルールなどは＠ITのそれとは一致しません。あらかじめご了承ください。 ディープラーニングと自然言語処理 画像認識や音声認識の分野では、すでに圧倒的ともいえる成果を誇っているのがディープラーニングである。猫画像識別のニュースに驚かされてからわずか数年のうちに、例えば「GAN（Generative Adversarial Network）」という技術が開発されていて、これを使うと、文字どおり何もないところから写真と見まがう画像を生成することができる。まさに、「十分に進歩した科学は魔法と区別がつかない」。 では、ディープラーニングのもう一方の有力分野である自然言語処理の状況はど
How does the region proposal network (RPN) in Faster R-CNN work?
Answer: The region proposal network (RPN) in the faster region-based convolutional neural network (Faster R-CNN) is used to decide “where” to look in order to reduce the computational requirements of the overall inference process. The RPN quickly and efficiently scans every location in order to a...
慢性的な大量飲酒、認知症との関連が明らかに （ＡＦＰ＝時事） - Yahoo!ニュース
【AFP＝時事】慢性的な大量飲酒は、あらゆる種類の認知症、特に早期発症型の認知症の主要な危険因子であることが、公衆衛生に関する専門誌「ランセット・パブリック・ヘルス（Lancet Public Health）」に21日に発表された研究論文で明らかになった。 認知症改善に「共産主義時代」を再現、ドイツの高齢者介護施設 研究者らがフランスの早期発症型認知症の5万7000件以上の症例を調査した結果、半分を優に超える数がアルコール関連、またはアルコール乱用の診断が追加されたものであることが判明した。全体として、アルコール摂取障害は、あらゆる種類の認知症でリスクが3倍高くなることに関連付けられた。 アルツハイマーその他の認知症は、65歳未満での発症は早期とされる。 従来の研究では、認知機能に対するアルコールの影響については結論が出ていなかった。一部の研究では、少量から中量の飲酒には利点がある可能性を
tensorflowで数十万単位の画像を偏り無くシャッフルする． - Qiita
注意点 ゴリ押しです．たぶん，より良い方法があると思います． min_after_dequeueが小さいとき，tf.train.shuffle_batchは偏る． min_after_dequeueがファイルサイズより小さいとき，tf.shuffle_batchは偏ります．なぜなら，shuffle_batchはenqueueされた画像に対してのみshuffleをかけるからです． 例えば，mnistの画像7万枚 (各ラベル7000枚) をラベルの小さい順に並び替え，ラベルと一緒にtfrecordに記録したとします． このとき，tf.train.shuffle_batchのmin_after_dequeueを10000に設定し，5万個のラベル取り出したとすると，ラベルの分布は， のようになります．横軸は取り出した順番，縦軸は得られたラベルです． 最初のほう (4000枚取り出すまで = 140
待ち行列
待ち行列（queue）とは 待ち行列をとりあえず簡単に構築する リングバッファ 待ち行列の構造体を作る レポート問題 待ち行列（queue）とは 待ち行列（キュー）も，逐次入出力が繰り返されるデータを一時的に貯えておくためのデータ構造である。なお，英語でキュー(queue)とは，レジなどで順番を待つ人の列も意味する。 待ち行列にデータを追加することを enqueue と言い，待ち行列からデータを取り出すことを dequeue と言う。待ち行列へのデータの追加取り出しは次のように行われる。 enqueue: 追加されたデータは順次，待ち行列の末尾に付け加わる。行列の長さは１だけ増える。 dequeue: データを取り出すときには，待ち行列の先頭から取り出す。行列の長さは１だけ減る。 すなわち，待ち行列から一つデータを取り出すとき，それは（残っているデータの中で）最初に追加したものである。この
WebLogo-2M Dataset
Description The WebLogo-2M dataset is a weakly labelled (at image level rather than object bounding box level) logo detection dataset. The dataset was constructed automatically by sampling the Twitter stream data. It contains 194 unique logo classes and over 2 million logo images. It features with large scale but very noisy labels across logos due to the inherent nature of web data. Generally, the
GitHub に AWS キーペアを上げると抜かれるってほんと？？？試してみよー！ - Qiita
🤔 前書き 稀によくある 、AWS を不正利用されちゃう話、 AWSで不正利用され80000ドルの請求が来た話 - Qiita 初心者がAWSでミスって不正利用されて$6,000請求、泣きそうになったお話。 - Qiita AWSが不正利用され300万円の請求が届いてから免除までの一部始終 - Qiita ブコメ等で GitHub にはアクセスキーを検索するBOTが常に動いていて、公開するとすぐに抜かれて不正利用される 的なコメントがつくのを何度か目にしたのですが、 本当にそんな BOT が動いているの？ どのくらいの時間でキーを抜かれて、不正利用が始まるの？ というのが気になったので、検証してみました。 GitHub にそれっぽいパブリックリポジトリを作成、権限が一つもついてない AWS のアクセスキー＆シークレットアクセスキーをうっかり公開、外部から利用されるまでの時間を計測します。
銅メダルだね！そだねー！とにかく明るいロコ・ソラーレが日本カーリング史上初の銅メダル獲得でいいと思うーの巻。 : スポーツ見るもの語る者〜フモフモコラム
銅メダルだね！そだねー！とにかく明るいロコ・ソラーレが日本カーリング史上初の銅メダル獲得でいいと思うーの巻。 Tweet Share on Tumblr カテゴリ:平昌五輪ウィンタースポーツ 2018年02月25日00:00 負けてやらないことを考えていたら、相手が先に負けていた！ 平昌五輪もいよいよ佳境。過去最高の個数のメダルを獲得する実り多い大会の最後に、日本をパッと明るくする眩しい銅メダルが届きました。カーリング女子日本代表、ロコ・ソラーレ北見の日本カーリング競技史上初のメダル獲得。事前にある程度メダル獲得の見込みを立てていた僕の想定でも、このメダルはカウント外でした。世界選手権・銀のチームへの敬意がないわけではありませんが、もし獲ることがあれば「サプライズ」だなと。 とにかく明るかったこのチーム。トリノ五輪以降、カーリングは少なからず明るく楽しいイメージを定着させてきましたが、その
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How to write a production-level code in Data Science?
Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection