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2018年4月6日のブックマーク (7件)

  • 1711.10485

    In this paper, we propose an Attentional Generative Adversarial Network (AttnGAN) that allows attention-driven, multi-stage refinement for fine-grained text-to-image generation. With a novel attentional generative network, the AttnGAN can synthesize fine-grained details at different subregions of the image by paying attentions to the relevant words in the natural language description. In addition,

    stealthinu
    stealthinu 2018/04/06
    AttnGAN アテンション使って文章から画像生成するもの。こっちは画像の精細さがすごい。が複雑なシーンになるとうまく解釈出来なくなるっぽい。
  • Image Generation from Scene Graphs

    To truly understand the visual world our models should be able not only to recognize images but also generate them. To this end, there has been exciting recent progress on generating images from natural language descriptions. These methods give stunning results on limited domains such as descriptions of birds or flowers, but struggle to faithfully reproduce complex sentences with many objects and

    stealthinu
    stealthinu 2018/04/06
    複雑なシーンの説明文を解釈してだいたいのレイアウトを作りそれを元にGANが画像生成することで複雑なシーン画像生成をする。すごい。画質は最初だからこんなだがすぐ上がるはず。
  • 【画像45枚あり】フーリエ変換を宇宙一わかりやすく解説してみる

    こんにちは,学生エンジニアの迫佑樹(@yuki_99_s)です. 工学系の大学生なら絶対に触れるはずのフーリエ変換ですが,「イマイチなにをしているのかよくわからずに終わってしまった」という方も多いのではないでしょうか? 難しいのに加えて,教科書もちょっと不親切で,いきなり論理が飛躍したりするんですよね(僕の理解力の問題かもしれませんが) 僕がフーリエ変換について学んだ時に,以下のような疑問を抱きました. 出来る限り難しい式変形は使わずにこれらの疑問を解決できるようにフーリエ変換についてまとめてみました!! 多少厳密性を欠いても,とりあえず理解するという目的の記事なので,これを読んだあとに教科書と付き合わせてみることをおすすめします. それでは,いってみましょう!! 今回の記事は結構気で書きました. フーリエ変換の公式 今回のゴールを確認するべく,まずはフーリエ変換及びフーリエ逆変換の公式

    【画像45枚あり】フーリエ変換を宇宙一わかりやすく解説してみる
    stealthinu
    stealthinu 2018/04/06
    フーリエ変換がなんでこういう式になるのかすごくわかりやすく解説してくれてる。フーリエ変換すげえ。テイラー展開とかもこないだこの年になってなんかで見直して、すげえ!ってなった。
  • ディープラーニングの限界 | POSTD

    (注:2017/04/08、いただいたフィードバックを元に翻訳を修正いたしました。 @liaoyuanw ) この記事は、私の著書 『Deep Learning with PythonPythonを使ったディープラーニング)』 (Manning Publications刊)の第9章2部を編集したものです。現状のディープラーニングの限界とその将来に関する2つのシリーズ記事の一部です。 既にディープラーニングに深く親しんでいる人を対象にしています(例:著書の1章から8章を読んだ人)。読者に相当の予備知識があるものと想定して書かれたものです。 ディープラーニング: 幾何学的観察 ディープラーニングに関して何より驚かされるのは、そのシンプルさです。10年前は、機械認識の問題において、勾配降下法で訓練したシンプルなパラメトリックモデルを使い、これほど見事な結果に到達するなど誰も想像しませんでした。

    ディープラーニングの限界 | POSTD
    stealthinu
    stealthinu 2018/04/06
    こういう抽象的な概念や推論こそ人間が「自我」とか「考えてる」とかにあたるものだろう。それが実装できればもうシンギュラリティ。
  • 海賊版サイト:遮断要請へ 政府、著作保護に「緊急避難」 | 毎日新聞

    政府は国内に拠点を置くインターネット接続業者(プロバイダー)に対し、ネット上で漫画や雑誌を無料で読めるようにしている海賊版サイトへの接続を遮断する措置(サイトブロッキング)を実施するよう要請する調整に入った。月内にも犯罪対策閣僚会議を開催し、正式決定する見通し。 三つの海賊版サイトの具体名を挙げ、接続業者に要請する予定。うち2サイトは中国など他国で行政指導や捜査当局の摘発を受けたにもかかわらず、日国内からアクセスすると閲覧できる状況が続いている。 ただ、接続遮断要請に明快な法的根拠はない。通信の秘密や検閲禁止を定めた憲法21条に抵触するとの指摘を受ける懸念もある。政府は、無料閲覧によって生じている出版社や著作権者の被害を踏まえ、要請を刑法上の「一時的な緊急避難措置」と位置付け、接続業者の理解を求める方針だ。国内の接続業者は既に、児童ポルノ画像を掲載するサイトの接続遮断を実施しており、政府

    海賊版サイト:遮断要請へ 政府、著作保護に「緊急避難」 | 毎日新聞
    stealthinu
    stealthinu 2018/04/06
    えええ… そりゃなんとかすべき問題だけどちゃんと法律作ってやらないとダメだろこれ。というか普段は通秘のこととかあんなうるさいのになんで今回だけこんな?
  • 西川善司の3DGE:囲碁でトッププロに勝利したDeepMindのAIは,「StarCraft II」でも人間に勝てるか?

    西川善司の3DGE:囲碁でトッププロに勝利したDeepMindのAIは,「StarCraft II」でも人間に勝てるか? ライター:西川善司 北米時間2018年3月26〜29日の会期で開催されたGPU Technology Conference 2018(以下,GTC 2018)では,とにかく機械学習ベースの人工知能(Artificial Intelligence,以下 AI)に関するセッションが多かった。 GTC 2018で支配的だったのは自動運転関連だが,機械学習ベースのAIゲームに応用するセッションもいくつかあり,なかでも個人的に興味を惹かれたのとしては,DeepMindによるセッション「StarCraft II as an Environment for Artificial Intelligence Research」(AI研究開発環境としてのStarCraft II)が挙げら

    西川善司の3DGE:囲碁でトッププロに勝利したDeepMindのAIは,「StarCraft II」でも人間に勝てるか?
    stealthinu
    stealthinu 2018/04/06
    DeepMindのスタークラフトIIをやるAIはまだまだうまく出来るようになってないとのこと。でもたぶんそこらのおばちゃんがやるくらには出来るのでは。学習時間では乗り越えられないのか。
  • 中央省庁に全Webサイトの暗号化を義務付けへ、政府が「統一基準」の見直し案

    政府サイバーセキュリティ戦略部は2018年4月4日、首相官邸で第17回会合を開催した。会合では、中央省庁などの情報セキュリティ対策を規定する「統一基準」の見直し案が提示された。中央省庁の全Webサイトについて、閲覧時の暗号化対応を義務化する方向だ。

    中央省庁に全Webサイトの暗号化を義務付けへ、政府が「統一基準」の見直し案
    stealthinu
    stealthinu 2018/04/06
    電子メール通信の暗号化対応義務化!?まじで?できんの?どうせクライアントからの送受信時SMTP/POP3をSMTPS/POP3Sにするってだけかね。「電子メール通信の」ってあるし。