コンピューターが人間を超える「AI」「ディープラーニング」「機械学習」とは何かについて解説する「Machine Learning 101」
By Not4rthur 自動運転車を操縦するAI(人工知能)や、ディープラーニングによって「世界最強」の名をほしいままにする「囲碁AI」など、近年のコンピューター技術は「AI」「ディープラーニング」「機械学習」というキーワード抜きには語れない状況となっています。Googleでシニア・クリエイティブ・エンジニアをつとめるジェイソン・メイズ氏が公開しているGoogleスライド「Machine Learning 101」では、それらの言葉の関わりがわかりやすく解説されています。 Jason's Machine Learning 101 - Google スライド このスライドでメイズ氏が解説するのは、「機械学習とは何で、どんな種類があるのか？」「その仕組みは？」「どのように使われる？」「どこに向かっている？」という点。およそ2年にわたる作業の集大成としてまとめられたのが、この100ページにも及
お絵かき途中の線をニューラルネットワークが受け継いでイラストを完成させてくれる「Sketch-RNN」
「Quick, Draw!」から集められた手描きのイラスト何百万個を使用してニューラルネットワークにお絵かきを学習させたのが、リカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルの「Sketch-RNN」です。これは与えられたお題に基づき、ユーザーが引いた線からお題のイラストを自動で完成させるというもので、まだデモンストレーションの段階ですが実際にどんなことができるのかが公開されています。 Draw Together with a Neural Network https://magenta.tensorflow.org/sketch-rnn-demo 「Sketch-RNN」のデモは以下から体験できます。 sketch-rnn 画面上部の「Model」をクリックすると、「garden(庭)」「angel(天使)」「cat(猫)」などさまざまな名称が表示されます。ここから「Sketch-RNN
白黒写真をカラー画像に自動変換 早稲田大学の研究チームが発表した技術がすごい
早稲田大学の研究チームが発表した、白黒写真をディープラーニングによりカラー画像へと自動変換する論文がとにかくすごいと話題です。 研究チームが発表した手法を用いることで、100年前のモノクロ写真でも自然なカラー画像へと自動変換可能（画像は研究チームのホームページより） 論文によれば、モデル構造は「低レベル特徴ネットワーク、中レベル特徴ネットワーク、大域特徴ネットワーク、色付けネットワーク」からなる4つのネットワークによって構成されるという。なるほど…… 論文では、ディープラーニングによる「画像の大域特徴と局所特徴を考慮した新たな畳込みネットワークモデルを用いることで、画像全体の構造を考慮した自然な色付けを行うことができる」としています。100年前のモノクロ写真でも自然なカラー画像へと自動変換可能とのこと。論文内では研究チームの理論で変換されたカラー画像を、他の先端理論で変換したものと比較した
自動運転車を実現する開発ユニット「NVIDIA Drive PX 2」によるディープラーニングのデモはこんな感じ
NVIDIAがディープラーニングを使って外界の様子をリアルタイムで認識して自動運転車技術を開発できるユニット「NVIDIA Drive PX 2」をCES 2016に合わせて開催されたカンファレンスで発表しました。ディープラーニング技術を使ったデモを見れば、従来は数カ月かかった作業をわずか1日で終えるというNVIDIA Drive PX 2の凄まじさがよく分かります。 Live: NVIDIA's 2016 Las Vegas CES Press Event http://blogs.nvidia.com/blog/2016/01/03/ces-las-vegas-event/ Automotive Innovators Motoring to NVIDIA DRIVE | The Official NVIDIA Blog http://blogs.nvidia.com/blog/2016
グーグルのニューラルネットワークでYouTubeのサムネイルがはずれなしに？
グーグルのニューラルネットワークでYouTubeのサムネイルがはずれなしに？2015.10.22 20:45 YouTubeのサムネイル写真ってときどきひどいのがありますよね。 でも、グーグルがニューラルネットワークを使ってアルゴリズムを教育中だから、これからはもっと良いプレビューが出せるようになるかもしれません。 もちろんカスタムのサムネイル写真をアップロードすることもできますが、大抵の人はそんなことしませんよね。そんなとき、グーグルはアップした動画の毎秒ごとに1フレームずつをサンプルして、それをさまざまなフィルターでふるいにかけ、1枚に絞ったものをサムネイルとして採用します。でも、グーグルのWeilong YangさんとMin-hsuan Tsaiさんが投稿トップの写真で見せてくれたように、いつもうまくいくとは限りませんでした。 そこで、もっと良い結果を表示するため、グーグルは数あるフ
秘密研究施設「Google X Lab」がゼロから人間の幼児レベルまでニューラルネットワークを発達させる技術を開発、画像検索の精度が格段に向上へ
By Thomas Hawk Googleによって運営される秘密施設Google X Lab（これまでも自動運転車や装着者の目の前にデータをリアルタイムでストリーミングできるメガネ「Project Glass」を開発）が新しいニューラルネットワーク（人工神経回路網）を開発したのですが、これは人間が監督することなしに物を識別・分類することが可能で、さらに全くのゼロから人間の幼児程度まで人工視覚野を発達させることができるそうです。このシステムは全く白紙の状態から、何百万もの未分類のイメージを分析し、「これはネコ」「これは人の顔である」と分類してゆきます。 Google and Stanford create a digital brain that, like an infant, learns to identify a human face from scratch | ExtremeTe
東大、運動学習では少しずつ記憶を忘れる方が運動制御に最適と理論的に証明
東京大学は、運動を学習する場合、記憶を「少しずつ忘れる」ことは、むしろ、運動制御の指令を最適化する効果があることを理論的に証明し、同時に、個々の記憶素子において軽微な忘却が起こることを仮定してニューラルネットワークモデルを構築すると、霊長類の一次運動野神経細胞で観察されるのとほぼ同じ神経活動パターンを再現できることを明らかにしたと発表した。 成果は、東大大学院 教育学研究科 平島雅也助教と野崎大地教授らの研究グループによるもの。研究の詳細な内容は、6月28日付けで米科学誌「PLoS Computational Biology」オンライン版に掲載された。 我々が普段何気なく行っている歩行や、目標物に向かって手を伸ばす動作である「到達動作」は、制御工学の観点からみると非常に洗練されたものだ。筋活動パターンを詳しく調べた研究によれば、目的の動作を実現し得る筋活動パターンは無数に存在するにも関わら
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
「ニューラルネットワークが何なのかわかる!?」チャート図をつくった
TechCrunch | Startup and Technology News