『ゼロから作る Deep Learning ❹』 公開レビューのお知らせ｜斎藤 康毅（さいとう こうき）｜note
問題に感じた箇所や改善すべきと思った点など、コメントいただけますと幸いです。どんなに小さな指摘や疑問でも構いませんので、気軽にコメントください。 またレビューに貢献していただいた方には、感謝の印として、本書に名前を記載させていただく予定です（もちろん、同意のある方のみです）。下記のように、レビューアの方の名前をクレジットとして掲載する予定です。 左は『ゼロから作るDeep Learning ❷』、右は中国語に翻訳された『Deep Learning 2』なお、本のタイトルに「❹」とありますが、前作までの知識がなくても読める内容になっています。前提条件としては、Pythonと数学の基本的な知識が必要になります。ちなみに、本書の概要は次のとおりです。 人気シリーズの第4弾。今回のテーマは強化学習です。実際のコードを提示し動かしながら学ぶという本シリーズのスタイルを踏襲し、外部ライブラリに頼らず、
G検定(AIの検定)模擬テスト
試験概要（JDLA公式HPより） G検定のシラバス（学習項目）はE資格のシラバスに共通します。 また、G検定の機械学習の出題は単なる知識問題ではありません。 E資格のように数式やプログラミングまでは出てこないものの、機械学習の各手法や課題点など網羅的な把握が必要です。 無料コンテンツその１/ G検定模擬テスト300題以上 【直前対策 200題以上（120分の模擬試験形式） ＋ 新シラバス対応 約100題】 合計300題以上が、ベータ版の今だけ無料でお使いいただけます。 ▼模擬テストサンプル▼ G検定受験前の模擬練習や、知識体系の積み上げにご利用ください。 無料コンテンツその２/ G検定機械学習入門動画（40分） ▼サンプル動画紹介▼ 機械学習の直感的なイメージを掴む（約5分） G検定対策教材 無料β版 利用申請 G検定修正作業に協力いただいた方々（順不同、敬称略） 本田 純一、鈴木 由香、
GPT-3の衝撃 - ディープラーニングブログ
この1週間はGPT-3のユースケースの広さに驚かされる毎日でした． シリコンバレーでは話題騒然ですが日本ではほとんど話題になっていないので，勢いで書くことにしました． GPT-3はOpenAIが開発した言語生成モデルです．名前の由来であるGenerative Pretrained Transformerの通り，自然言語処理で広く使われるTransformerモデルを言語生成タスクで事前学習しています． 先月申請すれば誰でもGPT-3を利用できるOpenAI APIが発表され，様々な業種の開発者によって驚くべきデモンストレーションがいくつも公開されています． 特に話し言葉からJSXやReactのコードを生成するデモは著名なベンチャーキャピタルから注目を集め，誇大広告気味だと警鐘を鳴らす事態に発展しています． This is mind blowing. With GPT-3, I built
深層学習による自然言語処理 - RNN, LSTM, ニューラル機械翻訳の理論
本稿ではニューラルネットワーク，誤差逆伝播法，言語モデル，RNN，LSTM，ニューラル機械翻訳の一連の手法について数理的に解説する． 前編の目次 ニューラルネットワーク 順伝播 (Forwardpropagation) 逆伝播 (Backpropagation) リカレントニューラルネットワーク (RNN) Recurrent Neural Network Language Model (RNNLM) Backpropagation Through Time (BPTT) Long Short-Term Memory (LSTM) Gated Recurrent Unit (GRU) RNN のドロップアウトとバッチ正規化 ニューラル機械翻訳 (NMT) Sequence to Sequence (seq2seq) 注意 (Attention) 双方向エンコーダー・多層LSTM 評価手法
『ゼロから作るDeep Learning ❷』公開レビューのお知らせ
コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編の公開レビューを行います。 レビュー期間は2月28日（水）から4月13日（金）までの1ヶ月半です。 レビューはDropboxのコメント機能を利用して行います。 Dropboxアカウントをお持ちの方はどなたでも参加可能です。 https://www.dropbox.com/sh/ev6a40fbagw2qtz/AABF2zxkvo12H7-b25eYxsBKa?dl=0 いただいた指摘内容は、著者と出版社で相談のうえ取捨選択して原稿へ反映させていただきます。 レビューに貢献していただいた方のお名前（あるいはアカウント名）を、本書の「謝辞」の欄に記載させていただきます。もちろん、記載の有無はレビューアの意思に従います。 なお『ゼロから作るDeep Learning ❷』は、全国の有名書店さんやA
機械学習初心者向け、Word2VecとDoc2Vecでディープラーニングやってみた - paiza times
秋山です。 機械学習が人気ですが、「Word2Vec」「Doc2Vec」という、文章などを分析するニューラルネットワークモデルを知っていますか？ すごーく簡単に言うと、「Word2Vec」は単語の類似度のベクトル、「Doc2Vec」は文章の類似度のベクトルを表現します。 結構前に話題になったので既に知っている人も多いかもしれませんが、今回はpaizaのスキルチェック問題に提出された一部のコードを対象に、「Word2Vec」と「Doc2Vec」でどんなことができるかやってみたいと思います。（※スキルチェック問題や回答の内容は判別できないように処理しています） ■Word2Vecについて ざっくり言うと、ある単語の周辺に別の単語が出現する確率……みたいなものを見てくれます。ニューラルネットワークを使って、類似度を求めています。Word2Vecは隠れ層1、出力層1の、2層のニューラルネットワーク
【Day-17】DeepLearning系ライブラリ、『Keras』の使い方まとめ(2.x対応版) - プロクラシスト
【最終更新 : 2017.12.17】 ※以前書いた記事がObsoleteになったため、2.xできちんと動くように書き直しました。 データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 17日目。 16日目に、1からニューラルネットを書きました。 それはそれでデータの流れだとか、活性化関数の働きだとか得るものは多かったのですが、Kerasと言うものを使ってみて、何て素晴らしいんだと感動してしまいました 今まで苦労して数十行書いていたものが、わずか3行で書ける！ 正直、スクラッチで書く意味って、理解にはいいけど研究や分析には必要あんまないんですよね。車輪の再発明になるし。 と言うわけで、使えるものはどんどん使っていこうスタンスで、今日はKerasの紹介です！ Tutorial+気になった引数を掘り下げて補足のような感じで書いています。 ちなみに、各部のコード以下をつなぎ合わせるとmnistの分類器が動くよ
府大生が趣味で世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発してしまった論文を読んだ - Qiita
Deep Learning Advent Calendar 2016の20日目の記事です。 ConvNetの歴史とResNet亜種、ベストプラクティスに関連スライドがあります（追記） 背景 府大生が趣味で世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発してしまったようです。 M2の学生が趣味でやっていたCIFAR10とCIFAR100の認識タスクで，現時点での世界最高性能の結果を出したそうだ…趣味でっていうのが…https://t.co/HKFLXTMbzx — ニーシェス (@lachesis1120) 2016年12月7日 府大のプレスリリース 一般物体認識分野で、府大生が世界一の認識精度を持つニューラルネットワークを開発 黄瀬先生の研究室の学生さんだそうです。凄いですね！ ちょうどResNet系に興味があったので、読んでみます。この論文を理解するには、ResNet, (Wide
自然言語処理のためのDeep Learning
1. 自然言語処理のための Deep Learning 東京工業大学 奥村・高村研究室 D1 菊池悠太 @kiyukuta at 2013/09/11 Deep Learning for Natural Language Processing 13年9月28日土曜日 3. 2つのモチベーション - NLPでニューラルネットを - 言語の意味的な特徴を NN→多層×→pretraining→breakthrough !! 焦って早口過ぎてたら 教えて下さい A yet another brief introduction to neural networks http://www.slideshare.net/yutakikuchi927/a-yet-another-brief-introduction-to-neural- networks-26023639 13年9月28日土曜日
CIFAR-10 - 人工知能に関する断創録
MNISTの数字画像はそろそろ飽きてきた（笑）ので一般物体認識のベンチマークとしてよく使われているCIFAR-10という画像データセットについて調べていた。 このデータは、約8000万枚の画像がある80 Million Tiny Imagesからサブセットとして約6万枚の画像を抽出してラベル付けしたデータセット。このデータセットを整備したのは、SuperVision（またはAlexNet）と呼ばれる畳み込みニューラルネットワークを使ってILSVRC2012で優勝したAlex Krizhevskyさんとのこと。こういう泥臭い仕事もしていたなんて尊敬する。 CIFAR-10の元となる80 Million Tiny Imagesは類似画像検索（2009/10/3）で少し言及したことがあった。初出はこの論文（PDF）だと思うけれど、最初に読んだときいろいろな画像があってとてもわくわくし、いつか使っ
TensorFlowによるDeep Learningでのアイドル顔識別モデルの性能評価と実験 - すぎゃーんメモ
以前から書いているDeep Learningによるアイドル顔識別の話の続き。 コツコツと顔画像収集とラベル付けを続けて、そこそこにデータが集まってきたので ここらでちゃんと性能評価をしてみよう、と。 データセットの作成 今回は、現時点で重複なく180件以上の顔画像が集まっている40人のアイドルを分類対象とした。 対象アイドル一覧 これらのアイドルに分類のラベルindexを振り(推してる順とかじゃなくてランダムにね)、それぞれから無作為に抽出した180件の顔画像をそれぞれラベルとセットでレコードを作り、シャッフルして30件ずつ6つのデータセットに分けて保存。 data-00.tfrecords data-01.tfrecords data-02.tfrecords data-03.tfrecords data-04.tfrecords data-05.tfrecords レコードは、以前の記
ジャズを自動作曲する人工知能「deepjazz」、AIが作ったジャズはこんな感じ
By Jimmy Baikovicius プログラマーのJi-Sung Kim氏が36時間のハッカソンで作り上げたという自動ジャズジェネレーターが「deepjazz」です。deepjazzはPython製のディープラーニングライブラリである「Keras」と「Theano」を使用して作り上げられた2層構造の「Long short-term memory(LSTM)」で、MIDIファイル(音源データ)を与えると音楽を学習してオリジナルのジャズを作曲してくれます。 deepjazz: deep learning for jazz http://deepjazz.io/ 「deepjazz」は、Googleの「AlphaGo(アルファ碁)」やIBMの「WATSON」などのような、人工知能(AI)の一種です。Googleのアルファ碁は囲碁を打つ能力に特化したAIですが、deepjazzはその名の通り
TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 のためのデータ作成 - すぎゃーんメモ
続・TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 - すぎゃーんメモ の続き、というかなんというか。 前回までは「ももいろクローバーZのメンバー5人の顔を識別する」というお題でやっていたけど、対象をより広範囲に拡大してみる。 様々なアイドル、応援アプリによる自撮り投稿 あまり知られていないかもしれないけど、世の中にはものすごい数のアイドルが存在しており、毎日どこかで誰かがステージに立ち 歌って踊って頑張っている。まだまだ知名度は低くても、年間何百という頻度でライブを中心に活動している、所謂「ライブアイドル」。俗に「地下アイドル」と言ったりする。 ライブアイドル - Wikipedia そういったアイドルさんたち 活動方針も様々だけど、大抵の子たちはブログやTwitterを中心としてWebメディアも活用して積極的に情報や近況を発信していたりする。 そんな中、近年登
人工知能は Deep Learning によって成されるのか？ - Sideswipe
最近は人工知能分野の話題に事欠かないので、IT系に詳しくない人でも、Deep Learning がどうとか、人工知能がどうとかという話題を耳にすることが多いと思います。 猫も杓子も Deep Learning な世の中ですが、そもそも人工知能とか Deep Learning ってなんなんだっけ？ という疑問に答えられる人は多くないはずです。 今回は、広く浅く、人工知能と Deep Learning について書きます (この記事をご覧になればわかるように、人工知能 = Deep Learning では決して無いのですが、両者はよく並んで紹介されるので、ここでも同列に書いています)。 最初に結論 Deep Learning は(真の)人工知能ではない。なんでもかんでも人工知能って呼ばない。 「Deep Learning」、「人工知能」ともにバズワード*1になりつつあるので気をつけよう。 コンピ
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DeepLearningとWord2Vecを用いた画像レコメンドの考察
Deep Learningで似た画像を見つける技術 | OHS勉強会#5
GitHub - mattya/chainer-gogh
TensorFlowによるDeep Learningでアイドルの顔識別する話