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Recently we took a look at Torch 7 and found its data ingestion facilities less than impressive. Torch’s biggest competitor seems to be Theano, a popular deep-learning framework for Python. These two have been having “who is faster” competition going for a few years now. It’s been documented in the following papers: J. Bergstra, O. Breuleux, F. Bastien, P. Lamblin, R. Pascanu, G. Desjardins, J. Tu
Detect the location of keypoints on face images
これもある意味Deep Learning,Recurrent Neural Network Language Modelの話 [MLAC2013_9日目] この投稿は Machine Learning Advent Calendar 2013 の9日目の記事です. 本日は,Neural Network(NN)を利用したLanguage Model(LM),つまりNeural Network Language Model(NNLM)の一種であり, Recurrent Neural Network(RNN)を使ったRecurrent Neural Network Language Model(RNNLM)について説明します. RNNLMに行く前置きとしてざっくりいくつか用意したので,知ってそうな人は先へ進んでください. 前置きを入れているうちに長くなりすぎた.... しかも,そもそもNNの説明
このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です(だそうです)。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた
This blog post gives a brief overview of recent deep learning for Natural Language Processing (NLP) publications sampled from the NLP category published on http://deeplearning.university (disclaimer: this was quickly put together for a local workshop, but hopefully useful) Best regards, Amund Tveit Sentiment Analysis Adaptive multi-compositionality for recursive neural models with applications to
Microsoft Research Asia (MSR Asia), established in 1998, is Microsoft’s research arm in the Asia-Pacific region, with research labs and personnel located in Beijing, Shanghai, Vancouver, Tokyo, Seoul, Singapore and Hong Kong. The lab conducts basic and applied research in areas central to Microsoft’s long-term strategy and computing vision, including computing fundamentals, intelligent interaction
Accessibility View text version Categories Technology Upload Details Uploaded via SlideShare as Adobe PDF Usage Rights © All Rights Reserved Statistics Favorites 2 Downloads 0 Comments 0 Embed Views 0 Views on SlideShare 0 Total Views 0 Deep learning — Presentation Transcript Deep Learning 株式会社ウサギィ 五木田 和也 2012/11/0912年11月9日金曜日 自己紹介 ✤ 株式会社ウサギィのエンジニア ✤ 機械学習、自然言語処理、組合せ最適化 ✤ iPhone, Android, Rails ✤ な
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識(猫認識として有名)[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
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