機械学習の精度と売上の関係【DL輪読会】言語以外でのTransformerのまとめ (ViT, Perceiver, Frozen Pretrained Transformer etc)
NVIDIA、画像内の一部を削除しリアルに修復するDeep learningを用いた画像修復技術を発表
NVIDIA、画像内の一部を削除しリアルに修復するDeep learningを用いた画像修復技術を発表 2018-04-23 NVIDIAの研究チームは、画像内の一部を削除し修復するDeep learningを用いた画像修復法を発表しました。 論文：Image Inpainting for Irregular Holes Using Partial Convolutions 著者：Guilin Liu, Fitsum A. Reda, Kevin J. Shih, Ting-Chun Wang, Andrew Tao, Bryan Catanzaro 本稿は、画像内の修正したい箇所をマスクし、除去したあとを自然に見せる代替を生成し再構築するモデルを提案します。不規則な形状のマスクでも画像修復できるDeep learningモデルです。 本提案手法は、最初にニューラルネットワークを訓練するた
教師なし学習は機械翻訳に魔法をかけるか？ - ディープラーニングブログ
つい先週，機械翻訳で驚くべき進展がありました． 教師なし機械翻訳がヤバい進化を遂げててびっくりした．たった半年でBLEUスコアを15から25に改善したのブレイクスルーでは？https://t.co/SVQlYYu2Pt 教師なし学習でこのクオリティの機械翻訳できるのまじで感動するし，ちょっと語っていい？ pic.twitter.com/fBllGtTkgb— Ryobot | りょぼっと (@_Ryobot) 2018年4月23日 要約すると教師なし学習でもひと昔前の教師あり学習の機械翻訳に匹敵する性能を獲得できたというのです．この記事では機械翻訳を知らない初心者にもわかるように魔法のような教師なし機械翻訳の仕組みを説明したいと思います． 教師あり学習の限界 機械翻訳はディープラーニングを適用することで急激に進歩した分野の１つだと思います．Google 翻訳はニューラル機械翻訳を導入するこ
階層ベイズモデルを用いた労働時間と知的好奇心の関係分析 - kivantium活動日記
以前@berobero11さんに「StanとRでベイズ統計モデリング」をプレゼントしていただき、本を読んだのですが解析したいデータがなかったため勉強した結果を活かすことができずにいました。 しかし今日Twitterを見ていたら 長時間労働は，知的好奇心を枯らすのか。 pic.twitter.com/NcuaLAgzpy— 舞田敏彦 (@tmaita77) 2017年11月13日 労働時間と知的好奇心には，国レベルでは非常に強い負の相関があるが，個人レベルでは逆に正の相関がある https://t.co/N8Z00ljFfB— Haruhiko Okumura (@h_okumura) 2017年11月15日 というまさに階層ベイズモデルを用いた解析にぴったりのテーマが流れてきたのでStanの練習として解析を行ってみました。 モデリング まずは奥村先生のPIAACデータ解析を読んでください。
ドメインモデル貧血症 - Strategic Choice
Anemic Domain Modelどういうこと？マーチン・ファウラーさんの著書「エンタープライズ・アプリケーション・アーキテクチャ・パターン」で紹介されている、「ドメインモデル」パターンを使用した場合の、「アンチ」パターンです。本来のドメインモデルは、「対象となるビジネスエリアをモデル化したオブジェクトのレイヤ全体を挿入する」ということです。モデル化したオブジェクトは、オブジェクト指向設計の基本概念通り、データとプロセスを結合し、対象となるデータと関係しているプロセスを集積します。ドメインモデル貧血症は、一見、本物のドメインモデルに見えます。オブジェクトがいくつかあり、それらはドメイン空間にある名詞から名前をつけられています。オブジェクト同士がしっかりとしたリレーションで結びついており、本物のドメインモデルと同じような構造を持っているのです。ただし、それらのオブジェクトにはわずかな振る
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