ChatGPTA conversational AI system that listens, learns, and challenges
ディープラーニング(Deep Learning)の歴史を振り返る - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日Quora日本語版でこんな回答を書いたのですが、ついでなので少し文脈情報を付け足してブログの方に再録することにしました。理由は単純で、このブログでディープラーニングの歴史についてまとめた記事を今まで書いてきたことがなく、そしてブログ記事にした方がより認識違いや調査不足などについての指摘をもらいやすいと思われたからです。ということで、以下の説明に関してツッコミがあれば是非コメント欄などにお寄せくださいm(_ _)m (A Neural Network Playground) ディープラーニングを語る上で、その前史であるパーセプトロン、そして（人工）ニューラルネットワークの話題は欠かせません。以下大まかに説明していきましょう。（※歴史解説中では敬称略、各種用語は原則カナ表記*1） パーセプトロンの登場 ミンスキーによる批判と第1の冬の時代 誤差逆伝播学習則と中間層を用いたニューラルネットワ
ディープラーニングで翻訳プログラムを0から作った人がその仕組みを複雑な数式ではなく図で解説するとこうなる - GIGAZINE
テクノロジーが発達することで、専門家でなくてもニューラルネットワークを使って翻訳プログラムを作ることが可能になりました。とは言っても、全く知識がない人にその仕組みを理解するのは難しいもの。そこでライターのSamuel Lynn-Evansさんが自分で情報を調べつつ0から翻訳プログラムを作成し、その時に理解した仕組みを数式を使わずに説明しています。 Found in translation: Building a language translator from scratch with deep learning https://blog.floydhub.com/language-translator/ 言語は非常に複雑で、これまで機械翻訳を行うには何人もの専門家が必要でした。しかし、人工知能(AI)の発達により、もはや専門家でなくても機械翻訳を行うことが可能になりました。これまで専門家
深層学習による自然言語処理 - RNN, LSTM, ニューラル機械翻訳の理論
本稿ではニューラルネットワーク，誤差逆伝播法，言語モデル，RNN，LSTM，ニューラル機械翻訳の一連の手法について数理的に解説する． 前編の目次 ニューラルネットワーク 順伝播 (Forwardpropagation) 逆伝播 (Backpropagation) リカレントニューラルネットワーク (RNN) Recurrent Neural Network Language Model (RNNLM) Backpropagation Through Time (BPTT) Long Short-Term Memory (LSTM) Gated Recurrent Unit (GRU) RNN のドロップアウトとバッチ正規化 ニューラル機械翻訳 (NMT) Sequence to Sequence (seq2seq) 注意 (Attention) 双方向エンコーダー・多層LSTM 評価手法
Deepに理解する深層学習による物体検出 by Keras - Qiita
誰向け 深層学習をすでに理解して画像の分類から物体検出への仕組みをマスターしたい方へ 数式が多いのでコード確認したい方は下記へGo 具体的な実装例 おまけ Kerasに関する書籍を翻訳しました。画像識別、画像生成、自然言語処理、時系列予測、強化学習まで幅広くカバーしています。 直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ 目的 物体検出に関しての技術を体系的にまとめてコードベースまで理解したかったので書きました。 良書である画像認識の物体認識の章を参考にこの記事を作成しています。 画像認識 全体像 大きく分けて3つのフェーズに分かれます。 1: 物体領域候補の抽出 画像中から物体の領域候補を抽出する手法になります。精度と速度を左右する部分になります。図のように小ウインドウ(バウンディングボックス)を用意して一定の画素数ずらしながら領域候補を抽出する
なぜ地方のクリーニング屋で機械学習？ 「無人店舗作りたい」 たった1人、独学でAI作る副社長の挑戦 (1/2) - ITmedia NEWS
なぜ地方のクリーニング屋で機械学習？ 「無人店舗作りたい」 たった1人、独学でAI作る副社長の挑戦（1/2 ページ） 「中小企業でお金もない、人もいない。ここ10年でIT化に取り組んできたが、今ある課題や業界の将来を見据え、今はAI（人工知能）を自作している」──福岡県田川市でクリーニング店を8店舗展開するエルアンドエーの田原大輔副社長はこう話す。同社はスーツやズボンなどを判別する画像認識システムなどを導入。人材が不足するクリーニング業界の中で業務効率化を図るためいち早くIT化に取り組み、いずれは無人店舗のオープンを目指す。 IT化に取り組んだ10年 電話からSkypeによるビデオチャットへ、メールからチャットワークへ、ExcelからGoogleスプレッドシートへ──2008年ごろから10年近くクリーニング業務のIT化を進め、15年11月にGoogleの機械学習用オープンソースライブラリ「
これから強化学習を勉強する人のための「強化学習アルゴリズム・マップ」と、実装例まとめ - Qiita
※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 つくりながら学ぶ! 深層強化学習 ~PyTorchによる実践プログラミング~ 18年6月28日発売 これから強化学習を勉強したい人に向けて、「どんなアルゴリズムがあるのか」、「どの順番で勉強すれば良いのか」を示した強化学習アルゴリズムの「学習マップ」を作成しました。 さらに、各手法を実際にどう実装すれば良いのかを、簡単な例題を対象に実装しました。 本記事では、ひとつずつ解説します。 オレンジ枠の手法は、実装例を紹介します。 ※今回マップを作るにあたっては、以下の文献を参考にしました。 ●速習 強化学習: 基礎理論とアルゴリズム（書籍） ●Deep Learning for Video Game Playing 強化学習とは 強化学習は、画像識別のような教師あり学習や、クラスタリングのような教師なし
深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」
深層学習の今のところの限界「何ができて、何ができないか？」 2018.01.08 Updated by Ryo Shimizu on January 8, 2018, 08:29 am JST あけましておめでとうございます。 先日、MIT Technology Reviewにこのような記事が掲載されていました。 深層学習の過大評価は危険、ウーバーAI研究所の前所長が指摘 この論文を発表したのはニューヨーク大学の心理学者のゲイリー・マーカス教授。心理学者ということで、我々情報工学の立場とはまた違う立場で深層学習にできることとできないことを分離しています。 筆者はこのニュースを見て最初は反発したのですが、原文を読んでみると現状のディープラーニングの課題についてよくまとまっているのではないかと思いましたので紹介します。原文はこちら ■ディープラーニングの限界 マーカス教授によると、ディープラー
誤差逆伝播法をはじめからていねいに - Qiita
はじめに この記事は、私が機械学習、特に「誤差逆伝播法」 (あるいは「バックプロパゲーション (Backpropagation)」) を勉強するうえで辿った道筋を記録しておくものです。 誤差逆伝播法に関する分かりやすい解説は、ここ Qiita にも多数存在しますので、正直 $n$ 番煎じなところがありますが、あくまで記録ですのでここは 1 つ。 「記録」というには長過ぎてイマイチ感溢れてますが、そこは気にしないでください。これでも要点をしぼったつもりなのです… ゆっくりしていってね！！！ 途中の数式について 記事の前後から参照されている数式については右側に番号を振っています。 初回記載時は $\text{(1)}$ とかっこ付き数字で、2 回目以降記載時は $\text{[1]}$ と角かっこ付き数字で示します。記載済みの数式を変形したものについては $\text{(1')}$ とプライム
AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
Chainerを使って細胞を数えてみた
6. 12 34 29 94 28 44 67 58 33 1 0 0 0 1 0 0 0 1 * 12 0 0 0 28 0 0 0 33 = sum 77 1 0 0 0 1 0 0 0 1 * 30 0 0 0 30 0 0 0 30 =30 畳込みconvolution 逆畳込みDeconvolution 画像を小さくできる 画像を大きくできる Convolution-Deconvolution Convolution Deconvolution 元画像サイズへの画像変換が可能 6
Googleの猫認識 (Deep Learning) - 大人になってからの再学習
今から約1年前（2012年6月下旬ごろ）、ネット上で下の画像とともに 「Googleの研究開発によってコンピュータが猫を認識できるようになった」 というニュースが飛び回り、あちこちで話題になった。 例えば、次のようなサイトで大きく取り上げられた。 ・Google、大規模人工ニューロンネットワークを用いた研究成果を紹介|日経BP社 ITニュースPRO ・猫を認識できるGoogleの巨大頭脳 | WIRED.kp ・Google、脳のシミュレーションで成果……猫を認識 | RBB TODAY これらのサイトの記事では、だいたい次のように紹介されている。 今回の研究成果では、コンピューターは猫がどういうものであるか人間に教えられること無く、自力で理解した。 http://www.rbbtoday.com/article/2012/06/27/90985.html 1週間にわたりYouTubeビデ
深層畳み込みニューラルネットワークを用いた画像スケーリング | POSTD
この夏、私はカリフォルニア州パロアルトにあるFlipboardでインターンとして仕事をしました。私はそこで機械学習関係の問題に取り組んだのですが、その一つが画像のアップスケーリングでした。この記事では予備的結果を紹介し、また私たちのモデルとFlipboard製品への応用の仕方について議論していきたいと思います。 Flipboardのデザイン言語では、上質で印刷物のような仕上がりにすることが重要とされています。コンテンツ全体を通して、ユーザには安定感と美しさを楽しんでほしいと思っています。まるで自分専用に印刷された雑誌を手に持っているかのような体験を提供したいのです。このような体験を一貫して提供するというのは難しいことです。画像の質などといった様々な要素が、表示するコンテンツ全体の品質に大きく影響するのです。画像の質は、その画像のソースによって大きく変化します。フルブリード形式の、ページ全体
自然言語処理のためのDeep Learning
【DL輪読会】Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces This document summarizes a research paper on modeling long-range dependencies in sequence data using structured state space models and deep learning. The proposed S4 model (1) derives recurrent and convolutional representations of state space models, (2) improves long-term memory using HiPPO matrices, and (3) efficiently compu
人工知能に名画風のプロフィール画像を作ってもらった【ディープラーニング・画風変換】 - ニートの言葉
はじめに こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 前回は人工知能の技術として最近話題のディープラーニング（Deep Learning）で何ができるのかという一例として、モノクロ映画のカラー化をやってみました。 前回の記事はこちら andoo.hatenablog.com 今回もディープラーニングを使った事例の紹介です。 今回紹介するのは画風変換と呼ばれるものです。英語ではStyle Transfer と言うようです。 画風変換とは ある画像（インプット画像）を別の画像（スタイル画像）の画風で描き変えることです。 もしかしたら間違ってるかもしれません。でも、そんな感じです。 技術的に細かいことはこちらをご覧ください GitHub - jcjohnson/neural-style: Torch implementation of neural style algorithm 例えば：（
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TFUG#3 RettyにおけるDeep Learningの自然言語処理への応用事例 - Speaker Deck
