「期待検証性能（expected validation performance）」をもとにしたパラメータ探索の検証 - May the Neural Networks be with you
こんにちは@shunk031です。 温泉は素晴らしいですが、ホテルのインターネットが遅いと生きた心地がしないので人生難しいと感じています。 この記事は彌冨研 Advent Calendar 2019 19日目の記事です。 今回はAllenAiから公開されているハイパーパラメータ探索allentuneに実装されているアルゴリズムであるShow Your Work: Improved Reporting of Experimental Resultsを紹介します。 arxiv.org 背景および導入 期待検証性能 ハイパーパラメータ探索を行う際の推奨事項 再現性を担保するためのチェックリスト EMNLP2018におけるチェックリストの集計結果 おわりに 背景および導入 自然言語処理の研究において、しばしば提案手法が先行研究よりも優れたテストスコアを出すことによって提案手法の良さを実証するという
ディープラーニングであり得そうな間取り画像を生成させてみる - LIFULL Creators Blog
こんにちは。おうちハッカー@リッテルラボラトリーの石田です。 今日は、HOME'Sで大量に保持している間取り画像を使って、ディープラーニングの手法の一つであるDCGANを使い、あり得そうな間取りを生成させてみました。 DCGANとは？ Deep Convolutional Generative Adversial Networkの略で、画像を生成する手法です。 データセットを元に画像を生成する生成器と、生成された画像かデータセット画像かを見分ける判別機の2つのニューラルネットワークを交互に学習させることで、 データセットのような画像を生成します。 論文はこちらです。 またNextremerさま主催の機械学習勉強会で、発表されていた方の資料もあります。 Deep Convolutional Generative Adversarial Networks - Nextremer勉強会資料 昨年
JellyWare株式会社
2018/06/29 2018/09/05更新 【03.設定】ゼロから始めるインストール どうも、ディープなクラゲです。 「ゼロから学ぶディープラーニング推論」シリーズの３回目記事です。 このシリーズでは、Neural Compute StickとRaspberryPiの使い方をゼロから徹底的に学び、成果としてディープラーニングの推論アプリケーションが作れるようになることを目指しています。 第３回目は、RaspberryPiのOS、MovidiusのSDKのインストールについてゼロから徹底的に説明します。 最後にちゃんとインストールされているかをサンプルプログラムを実行して確かめます 先に言っておきますが、それぞれの項目で時間がかかります。ただし、特に操作せず待っているだけです。 食事や昼寝などと並行しながら、計画的に実行すると効率が良いと思います。 ラズパイのOSダウンロード：2時間弱
AWS DeepLens（深層学習に対応したビデオカメラ）| AWS
2024 年 1 月 31 日より、AWS マネジメントコンソールからAWS DeepLens へのアクセス、DeepLens デバイスの管理、および作成したプロジェクトへのアクセスができなくなります。プロジェクトのエクスポートと詳細については、このステップバイステップガイドを参照してください。 AWS DeepLens は、機械学習を文字通りデベロッパーの手に委ねるために役立ち、深層学習スキルを向上させるために設計された完全にプログラム可能なビデオカメラ、チュートリアル、コード、および事前訓練されたモデルが備えられています。 AWS DeepLens (2019年版) は、ハードウェアとソフトウェアを改良してデバイスのセットアップをさらに容易にし、機械学習をこれまでよりも迅速に開始できるようにしました。
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