メンヘラちゃんと学ぶディープラーニング最新論文 - ディープラーニングブログ
メンヘラちゃんがディープラーニングの最新論文をバリバリ語ってくれるシリーズです．Twitterに投稿したスライドをまとめました． サムネ画像 スライド内のテキスト抽出（検索エンジン用） メンヘラちゃんと学ぶ ディープラーニング最新論文 製作: Ryobot はじめに 作者 • Ryobot (りょぼっと) • NAIST修士2年.RIKEN AIP勤務 (2017/7~) • チャットボットの個性と多様性の研究をしています • Twitter@_Ryobot でお気に入り論文を紹介しています スライドの概要 • メンヘラちゃんが最新論文をバリバリ語ってくれます • 分野は主に自然言語処理 (機械翻訳と言語理解) です • Twitter で投稿したスライドのまとめです メンヘラちゃん • ジョイネット様制作のLINEスタンプです • 作者様がフリー素
ドワンゴがディープラーニングを用いたアニメ中割り実験の論文を公開 スローモーション演出などへの活用に期待 | ねとらぼ
ドワンゴがディープラーニングを用いたアニメの中割り実験の結果を公開しました。原画を直接中割りするまでには至らなかったものの、動画の枚数を増やすことには部分的に成功。スローモーション演出などへの利用に可能性があるとしています。 YouTubeで公開された動画 同手法は、早稲田大学の研究チームが2016年に提案したラフスケッチの自動線画化手法（関連記事）を出発点とし、中割りができるよう変更を加えたもの。アニメ「アイドル事変」の製作委員会やMAGES.協力の下、実際の動画とセルのデータを使用し、実験により自動生成された映像はYouTubeに投稿、実験結果をまとめた論文はコーネル大学図書館が運営する「arXiv（アーカイヴ）」上で公開されています。 「アイドル事変」全面協力 「中割り」とは原画と原画の間を補完する動きを描いた絵のこと。「動画」は「中割り＋原画をトレースした絵」のことを言います。実験
ディープラーニング実践入門 〜 Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
ディープラーニング実践入門 ～ Kerasライブラリで画像認識をはじめよう！ ディープラーニング（深層学習）に興味あるけど「なかなか時間がなくて」という方のために、コードを動かしながら、さくっと試して感触をつかんでもらえるように、解説します。 はじめまして。宮本優一と申します。 最近なにかと話題の多いディープラーニング（深層学習、deep learning）。エンジニアHubの読者の方でも、興味ある人は多いのではないでしょうか。 しかし、ディープラーニングについて周りのエンジニアに聞いてみると、 「なんか難しそう」 「なかなか時間がなくて、どこから始めれば良いかも分からない」 「一回試してみたんだけど、初心者向けチュートリアル（MNISTなど）を動かして挫折しちゃったんだよね」 という声が聞こえてきます。 そこで！ この記事では、そうした方を対象に、ディープラーニングをさくっと試して感触を
東大のディープラーニング公開講座がヤバくていろいろ考えさせられた件｜加藤貞顕
１カ月ほど前から、東京大学の松尾研のディープラーニング公開講座に行っている。 ネットで募集していたのであわてて申し込んだら、とんでもない数の人が集まっていて熱気がすごい。学部生、院生、社会人、あわせて300人以上が同時に授業を受けている。 初回こそ、人工知能概論のような話だったけれど、2回目以降はものすごい速度で授業が進む。そして宿題の量と質もすごい。2回と3回目の授業だけで、普通の学校の半年分くらいの内容になっている気がする。東大、ほんとにやべーよ。 毎回、授業の冒頭は「ふんふん、そうか」とはじまるのだけれど、終わり間近に大量のサンプルコードを見せられて、それをすごい勢いで説明され、最後にゴツイ宿題が出る。授業終了後は、ポカーンってなる（授業中にぜんぶ理解しているひと、どれくらいいるんだろう）。 友人の物書堂の社長の広瀬くん（iPhone辞書アプリ開発の大御所！）も、たまたまいっしょに講
Amazonがディープラーニングのライブラリ「DSSTNE」をオープンソースで公開。TensorFlowよりも約2倍高速と主張
Amazon.comはディープラーニングを実現するライブラリ「Amazon DSSTNE」（Deep Scalable Sparse Tensor Network Engineの頭文字、読みはデスティニー）をオープンソースで公開しました。 GitHub - amznlabs/amazon-dsstne: Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine (DSSTNE) is an Amazon developed library for building Deep Learning (DL) machine learning (ML) models DSSTNEは本番環境のワークロードに対応したライブラリで、以下の特長があります。 マルチGPUスケール 学習と予測のどちらも、複数のGPUにスケールアウトし、レイヤごとにモデル並列化の方法で（model-
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰分析してくれるブラックボックスと言い切ってはどうでしょう。 "回帰"という単語が出てくるだけで ?が出てきちゃいますよね。 求めたい"値"があってそれに限りなく近い数値を機械に計算
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
【Deep Learning 画風変換】ポケモンを大神の世界に連れて行ってみた - イーブイの遠洋漁業
みなさんは，画風変換をしてみたい！と思ったことはありませんか？例えばお気に入りの犬の画像を毛筆風にしてみたり，アニメ風にしてみたり・・・ 僕は，「ポケモンを大神（別のゲーム）の世界に連れて行ったらどんな風にデフォルメされるのかな？」と想像を膨らませることがよくあります。 中には自分の頭の中で想像したものを描ける方もいると思うのですが，僕には中々ハードルが高い・・・ そんなことを考えていると，こんな記事を見つけました。 画風を変換するアルゴリズム なぬ！！画風を変換することができる・・だと！？これは気になるぞー このページを見ると，pythonで書かれたプログラム(chainer gogh)が公開されているようなので，さっそくダウンロードして動かしてみました。 今回はサンダースを，アマ公の画風に変換してみます。ワクワクしますね！ サンダース「た，たすけてー」 アマ公「おいでおいでー(^^)」
Googleの公開した人工知能ライブラリTensorFlowを触ってみた - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカーの石田です。 いつもはおうちハックネタばかりですが、今日は人工知能関連の話題です。 今日2015/11/10、Googleが自社サービスで使っているDeepLearningを始めとする機械学習技術のライブラリを公開しました。 TensorFlowという名前で、おそらくテンソルフローと呼びます。 テンソルは、数学の線形の量を表す概念で、ベクトルの親戚みたいなものです。それにフローをつけるということは、そういった複雑な多次元ベクトル量を流れるように処理できる、という意味が込められているのだと思います。 こちらをさっそく触ってみたので、紹介したいと思います。 TensorFlowの特徴 公式紹介ページから特徴をいくつかピックアップします。 Deep Flexibility ~深い柔軟性~ 要望に応じて、柔軟にニューラルネットワークを構築できます。ニューラルネットワークの
Deep learning Libs @twm
10回開催記念 「データマイニング＋WEB ～データマイニング・機械学習活用による継続進化～」ー第10回データマイニング+WEB勉強会＠東京ー #Toky...
ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築、 人工知能研究用に無償提供を開始 | 株式会社ドワンゴ
ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築、人工知能研究用に無償提供を開始2015.09.17 株式会社ドワンゴ 株式会社ドワンゴ（本社：東京都中央区、代表取締役社長：荒木隆司）は、ディープラーニング専用GPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」を構築し、一部の研究機関を対象に人工知能研究用として無償貸出をすることとなりました。 Maxwell世代のCUDAコア搭載したGPUサーバを採用このたびドワンゴで開設したGPUサーバファーム「紅莉栖（くりす）」は、現時点で世界最高性能となるMaxwell世代のCUDAコアを搭載したGPUサーバー100台程度で構成される予定です。 サーバーファームの名称の「紅莉栖（くりす）」は、グループ企業の株式会社MAGES.が手がけるゲーム作品「STEINS;GATE」のヒロインである牧瀬紅莉栖（まきせくりす）と、ニコニコ生放送の大型企画
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール# まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.c
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Tech Blog
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと
二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー
うまくできましたか？ ボヤけたり、ギザギザになったりしませんでしたか？ waifu2xをお試しください。 (ブラウザの処理に影響されないようクリックで拡大おねがいします) waifu2xは、二次元画像を2倍に拡大するソフトウェアです。多くの二次元画像についてスゴイ級のクオリティで拡大できます。 waifu2xは、最新鋭の人工知能技術 Deep Convolutional Neural Networks を使って開発されました。 waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。 いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。縮小される前の画像を求めよ。 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。 縮小されてないオリジナル画像を与えた場合も、やはり縮小される前の画像を答えます。 その画像は本来存在しないものですが、waifu2xはそれを想像で創ります。 二次元画像のJPE
Deep Learning リンク集 - 人工知能に関する断創録
乗るしかないこのビッグウェーブに Deep Learning（深層学習）に関連するまとめページとして使用する予定です。Deep Learningに関する記事・スライド・論文・動画・書籍へのリンクをまとめています。最新の研究動向は全然把握できていないので今後研究を進めるなかで記録していきたいと思います。読んだ論文の概要も簡単にまとめていく予定です。本ブログでは、当面の間、Theanoを使って各種Deep Learningアルゴリズムを実装していきたいと思います。 関連ニュースなどはTwitterでも流しているので興味があったらフォローしてください。 すべてに目が通せず更新が追いついていません。私のはてなブックマークで[Deep Learning]というタグを付けて登録しています。まったく整理できていませんがご参考まで。 Theano編 TheanoをWindowsにインストール（2015/1
ディープラーニングチュートリアル 応用編
Transcript 1. 大規模データから単語の 意味表現学習-word2vec ボレガラ ダヌシカ 博士(情報理工学) 英国リバープール大学計算機科学科准教授 2. 2 2005 2008~10 学部 修士 博士 助教/講師 東京大学 工学部 東京大学大学院情報理工学系 文書自動要約における 重要文順序学習 同姓同名抽出 別名抽出 属性類似性計測 関係類似性計測 評判分類の分野適応 関係抽出の分野適応 進化計算を用いたWeb 検索結果順序学習 ソーシャルネットワーク の関係予測 対話型協調 Web検索エンジン 潜在関係検索 エンジン 自己紹介 専門分野：自然言語処理, 機械学習,データマイニング 2006~07 2010~13 2010~現在 准教授 リバープール大学 深層学習 3. 今回の講演の背景 •深層学習に関する活動 •2014年9月に深層学習のチュートリアルをCyberAge
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レコメンドに浸透していくDeep Learning： 大手サービスの実用例から最新アルゴリズムを概観する
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
Deep learning at Oxford 2015
