Amazon Kinesis Video Streams × Deep Learning - ABEJA Tech Blog
エンジニアの河崎です。 AWS re:Invent2017で、新サービスのKinesis Video Streamのイントロダクションセッションでデモとユースケースの発表をさせていただきました。 www.youtube.com この、Kinesis Video Streamsの紹介とre:Inventで発表したデモの構成をJAWS-UG AIで発表させていただきましたので、ご覧になってください。 speakerdeck.com 宣伝 来年2月にABEJA SIX 2018というイベントを開催します。映像関係の事例の発表もありますので是非ご参加ください。 six.abejainc.com 製造業やインフラ、流通小売業などで、人工知能をどのように活用しているか、実事例を多数ご紹介する１DAYカンファレンスです。 本カンファレンスでは、人工知能活用を推進して事業効率化、生産性向上に成功した各業界
タカハシ春の GAN 祭り！〜 一日一GAN(๑•̀ㅂ•́)و✧ 〜 - ABEJA Tech Blog
ABEJAでリサーチャーをしています高橋です。 昨今 deep learning 界隈では Generative Adversarial Net(GAN) が流行っていて、世はまさにガンガン行こうぜ時代ですね。 GAN を用いると綺麗な絵が作成できたり二つの絵の中間のような絵を生成できたりします。例えばこの論文のような感じです。このように GAN は有用なモデルである一方、最近の GAN では急によくわからない式が出てきたりするので、勉強も兼ねて「一日一GAN」をやってみました。今回読んだ論文のリストは以下です。 EBGAN (https://arxiv.org/abs/1609.03126 ) WGAN (https://arxiv.org/abs/1701.07875) LSGAN (https://arxiv.org/abs/1611.04076) f-GAN (https://ar
畳み込みニューラルネットワークの仕組み | POSTD
(編注：2016/11/17、記事を修正いたしました。) ディープラーニングの分野でテクノロジの進化が続いているということが話題になる場合、十中八九畳み込みニューラルネットワークが関係しています。畳み込みニューラルネットワークはCNN（Convolutional Neural Network）またはConvNetとも呼ばれ、ディープニューラルネットワークの分野の主力となっています。CNNは画像を複数のカテゴリに分類するよう学習しており、その分類能力は人間を上回ることもあります。大言壮語のうたい文句を実現している方法が本当にあるとすれば、それはCNNでしょう。 CNNの非常に大きな長所として、理解しやすいことが挙げられます。少なくとも幾つかの基本的な部分にブレークダウンして学べば、それを実感できるでしょう。というわけで、これから一通り説明します。また、画像処理についてこの記事よりも詳細に説明
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持っています。 Python のライブラリとして提供（要 Python 2.7+） あらゆるニューラルネットの構造に柔軟に対応 動的な計算グラフ構築による直感的なコード GPU をサポートし、複数 GPU をつかった学習も直感的に記述可能 ニューラルネットをどのように書けるか 次のコードは多層パーセプトロンの勾配を計算する例です。 from chainer import FunctionSet, Vari
Deep Learningと画像認識� �～歴史・理論・実践～
Several recent papers have explored self-supervised learning methods for vision transformers (ViT). Key approaches include: 1. Masked prediction tasks that predict masked patches of the input image. 2. Contrastive learning using techniques like MoCo to learn representations by contrasting augmented views of the same image. 3. Self-distillation methods like DINO that distill a teacher ViT into a st
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Machine Intelligence at Google Scale: Vision/Speech API, TensorFlow and Cloud Machine Learning
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