サイドチャネル攻撃への対策
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Spectre の影響を受けないウェブを作るための概念実証について
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TensorFlow で機械学習ゼロからヒーローへ
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圧倒的な地図精度と充実した POI データがドラゴンクエストウォークの世界観を豊かに拡げる
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Tensorflowの転移学習サンプルを機械学習の初心者がギリ分かるところまで噛み砕いてみた | DevelopersIO
せーのでございます。 機械学習というワードはかなり一般化され、エンジニアじゃない方なら「ああ、自動運転とかのやつでしょ」くらいに浸透しています。 特にエンジニアの方であれば「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」がどういうものを指すか、というのはぼんやりイメージできるかと思います。 そんな機械学習、せっかくなので始めてみたい、とざっくり中身を見出した、、、くらいの方が今日のエントリーの読者対象となります。 今日のテーマは「転移学習」です。 転移学習のやり方を知りたい。最短で。 転移学習、というのはざっくり言うと「元々学習されているモデルを使って自分たちの使いたい方向に再学習すること」です。 機械学習をやりだすと必ず当たる壁が「データが足りない」というものです。特にディープラーニングを使って例えば画像の分類をしたい、とした場合、精度を出すには最低でも数百枚、一般的には数千枚〜数十万枚とい
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GitHub - TachibanaYoshino/AnimeGAN: A Tensorflow implementation of AnimeGAN for fast photo animation ! This is the Open source of the paper 「AnimeGAN: a novel lightweight GAN for photo animation」, which uses the GAN framwork to transform real-world photos
GitHub - akanazawa/hmr: Project page for End-to-end Recovery of Human Shape and Pose