古い写真の顔をディープラーニングでリアルに動かせる「Deep Nostalgia」 無料で利用可能
イスラエルの家系図サービス企業MyHeritageは2月25日（現地時間）、先祖などの古い写真の顔をディープラーニング技術でリアルに動かせる新サービス「Deep Nostalgia」をリリースした。無料アカウントを作成してログインし、アニメ化したい写真をアップロードすれば誰でも利用できる。5枚以上の写真をアニメ化したい場合は、サブスクリプションが必要だ。 MyHeritageはこれまで、古いモノクロ写真やカラー写真をシャープなカラー写真に変換するサービスを提供している。このサービスで変換済みの写真の顔をDeep Nostalgiaで動かすと、よりリアルだ。 複数の人が写っている写真では1人しか動かせない。動かしたい顔を選択し、あらかじめ用意されている複数の動きの「ドライバー」動画から1つを選ぶと、そのドライバーと同じ動きをする。動画は数秒で、いずれも記念撮影の直前のように少し顔を動かし、最
やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その2・iOS編) - Qiita
前回の記事「やってみたら簡単！ディープラーニング・オセロを作って自分を負かすまで強くした話(その1)」の続編です。 前回は、ディープラーニング・オセロのモデルを作って推論させるところまでを説明しました。 今回は、今回はこのモデルをiOSで動作させ、ミニマックス法やモンテカルロ木探索に組み込む方法について説明します。 前回、UIの説明をすると書きましたが、UIそのものはもともと参加していたコンテストであるリバーシチャレンジから提供されていたものを利用していたので、説明としては省略します。 前回はPython中心の記事でしたが、今回はSwift + Core ML中心の記事になります。 コードはこちらにあります。 TokyoYoshida/reversi-charenge ミニマックス法とモンテカルロ木探索ではどうだったか？ 結論から言うと、ミニマックス法は強くならず、モンテカルロ木探索は、私
Practical Deep Learning for Coders - Practical Deep Learning
A free course designed for people with some coding experience, who want to learn how to apply deep learning and machine learning to practical problems. This free course is designed for people (and bunnies!) with some coding experience who want to learn how to apply deep learning and machine learning to practical problems. Deep learning can do all kinds of amazing things. For instance, all illustra
深層学習による非滑らかな関数の推定
1. The document presents a method for deep learning using variational autoencoders that model the relationship between pairs of data points (x1, x2). 2. It introduces variables to represent latent vectors z and z~ that are used to generate x1 and x2, as well as a subset S of dimensions that relate x1 and x2. 3. The method works by training an encoder qφ(z|x) to approximate a prior p(z) and maximiz
これから始める人の為のディープラーニング基礎講座
このスライドは 2017 年 1 月 17 日 (火)、ベルサール高田馬場で開催された「NVIDIA Deep Learning Institute 2017」の最初のセッション、「これから始める人の為のディープラーニング基礎講座」にて、エヌビディア合同会社 ディープラーニング部 村上 真奈が講演しました。 このセッションでは、ディープラーニングをこれから始める方を対象に、必要な基本知識について説明します。ディープラーニングではニューラル ネットワークに大量のデータを学習させる事で画像認識や物体検出など様々な認識を行う事が可能です。セッション前半は、画像認識問題で使われる畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を理解する為の基礎概念について説明します。ニューラル ネットワークの基本となる多層パーセプトロン、誤差逆伝播法、確率的勾配降下法やミニバッチ学習などディープラーニングの学習過程
【プログラミング不要】ディープラーニング（h2o.ai）で株価予測をやってみた - ニートの言葉
2017/07/20 追記 本記事の内容に関してTwitter・メールで問い合わせをいただきますが、全員に対して返信を差し上げることが出来ないため、VALU保有者優先で相談を受けます。 valu.is 対象読者 自前のデータでディープラーニングを体験したい人 tensorflowなどのチュートリアルまでやったが、その次の道が見えない人 株価の予測に興味がある人 はじめに こんにちは。あんどう（@t_andou）です。 最近、人工知能の技術の一種「ディープラーニング」に注目しています。 ディープラーニングとは、簡単に言うと「これまでは人間が教えていた『特徴』を機械が勝手に見つけてくれる」ものらしいです。 最初は画像処理系のプログラムで遊んでみました。 ディープラーニングという言葉はよく耳にするようになってきましたが、何ができるかわからなかったので、まずは体験するためにまずはディープラーニング
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
深層学習 DS-GA 1008 · 2020年度春学期 · ニューヨーク大学データ・サイエンス・センター
【後藤弘茂のWeekly海外ニュース】 NVIDIAのAmpereで対応した新技術「プルーニング」
マルチバックエンドKerasの終焉、tf.kerasに一本化