Amazon Elasticsearch Service で k 近傍法 (k-NN) 類似検索エンジンが構築可能に
Amazon Elasticsearch Service で、製品の推薦、不正検出、画像の取得、動画の取得、セマンティックドキュメントの取得といった類似性ユースケースでの検索を強化する、k 近傍法 (k-NN) 検索の提供が開始されました。軽量かつ効率的な非距離空間ライブラリ (NMSLIB) を使用して構築された k-NN を利用すると、通常の Elasticsearch クエリの実行と同じくらい簡単に、数千もの次元にわたる数十億ものドキュメントに対して、ハイスケールで低レイテンシーな最近傍探索を実行することができます。 k-NN プラグインは、データポイントの空間から、クエリデータポイントに最も近い距離のデータポイントを k 個見つけます。k-NN の新しいフィールドタイプにより、集約やフィルタリングといった Elasticsearch の広範な機能群にシームレスに k-NN 検索を統
初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。
ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出
Amazonがオープンソースで公開したディープラーニングのライブラリ「DSSTNE」を使ってみる - Qiita
DSSTNEとは？ DSSTNEは、Deep Scalable Sparse Tensor Network Engineの頭文字を並べたもので、読み方は“Destiny”と読むらしい。 なぜ今アマゾンがDeep Learning(DL)のオープンソースを発表したのか？ DSSTNEは、既存のDeepLearningのオープンソースよりも、データがSparse(疎)なときに高いパフォーマンスを示すため、Amazonのように大量の商品データ、ユーザーデータを持ち、その二つのオブジェクトが購買、評価などの行動をした行動データを持つような疎行列データを持つ場合に強いDeapLearningのオープンソースと言える。 スパース(疎)行列データとは？ 疎行列（そぎょうれつ、英: sparse matrix）とは、成分のほとんどが零である行列のことをいう。 スパース行列とも言う。 有限差分法、有限体積法
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