株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：西川徹、プリファードネットワークス、以下、PFN）は、オープンソースソフトウェア（OSS）の機械学習向けハイパーパラメータ自動最適化フレームワークOptuna™（オプチュナ）の初のメジャーバージョンとなるv1.0を公開しました。Optuna β版のコードをほとんど変更することなく、そのまま動作させることが可能です。 機械学習、深層学習において高精度の訓練済みモデルを獲得するために、訓練時のアルゴリズムの挙動を制御する複雑なハイパーパラメータ*1 の最適化は不可欠です。 Optunaは、ハイパーパラメータを最適化するための試行錯誤を自動化し、優れた性能を発揮するハイパーパラメータの値を自動的に発見します。2018年12月にβ版をOSS公開して以来、多くのコントリビュータに開発協力をいただきながら、OSSコミュ

R-CNNについて R-CNNについては公式の論文を読むことをオススメします。 この場では説明しません(~_~;) Non-Maximum Suppressionについて 論文に登場 Non-Maximum Suprressionは、R-CNNの公式の論文にこう記されています。 Given all scored regions in an image, we apply a greedy non-maximum suppression (for each class independently) that rejects a region if it has an intersection-over-union (IoU) overlap with a higher scoring selected region larger than a learned threshold. 下手くそな

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Fairseq(-py) is a sequence modeling toolkit that allows researchers and developers to train custom models for translation, summarization, language modeling and other text generation tasks. We provide reference implementations of various sequence modeling papers: List of implemented papers Convolutional Neural Networks (CNN) Language Modeling with Gated Convolutional Networks (Dauphin et al., 2017)

KH Coderは、立命館大学の先生が作成し無料で提供しているソフトウェア。 特に、図示表現が秀逸。 難しいこと抜きでパッときれいな図ができる。 ＞＞もう統計で悩むのを終わりにしませんか？ ↑1万人以上の医療従事者が購読中 KHコーダーのインストール方法 KHコーダーのダウンロードとインストール【動画】 KHコーダーの使い方 テキストデータの読み込みから言葉の抽出まで TwitterのTweetsを読み込む 言葉の抽出はどうやる？ 抽出語のリストを見てみる KHコーダーのテキストファイルの読み込みと言葉の抽出【動画】 KHコーダーで共起ネットワーク図はどうやって描くか？ KHコーダーで共起ネットワーク図を描くには？【動画】 まとめ KHコーダー オフィシャルブック KHコーダー オフィシャルブックII 関連記事 KHコーダー 抽出語の解析方法 - 実践編 抽出語間の距離の計算とクラスタリン

会場 会場： 茨城大学 水戸キャンパス 所在地： 〒310-8512 水戸市文京2-1-1 https://www.ibaraki.ac.jp/generalinfo/campus/mito/ 無料の臨時託児室を設置（要事前申込．〆 3/11）． 大会発表募集 自然言語に関する理論から応用まで幅広い研究発表を募集します．とくに，言語学，教育学，心理学，認知科学など，日頃「言語処理」とは縁が薄いと感じておられる人文系の研究者の方々からの積極的な発表を期待しています． 口頭発表とポスター発表を募集します．ご自身の研究内容に適していると考えられる発表形態を選択してください． 年次大会では，「幅広い研究分野の研究者の相互交流の場を設ける」という言語処理学会の設立趣旨に鑑み，口頭発表セッションの並列度を低く抑えること，ポスター発表セッションは口頭発表セッションとは並列にしないこと，の2点に留意してプ

はじめに 株式会社NTTデータ数理システムのitok_msiです。 みなさんご存知のように、GANを用いた画像変換が結果のセンセーショナルさもあいまって、注目を浴びています。 写真を絵画調にする、馬をシマウマに変換する、航空写真から地図を作成する、など様々な応用例が開発されています。 そこで、今回はその中でも比較的新しい手法であるcycleGAN [1]を使って「画像内の犬をポーズと毛並が似た猫に変換するモデル」を作成してみようと思います。 実は、犬を猫に変換するというタスクは、上に上げたような「馬をシマウマに変換する」「航空写真から地図を作成する」といったタスクとは微妙に異なるのですが、それに関しても後程説明します。 cycleGANは、2つのデータソース間の変換を学習するGANの一種です。 pix2pix[2]とは異なり、2つのデータソースのインスタンスが1対1に対応していなくても学習

今年6月、ある美術展に関連し、フェイスブック CEO マーク・ザッカーバーグ氏、米国大統領 ドナルド・トランプ氏らの偽動画が公開された。こうした動画は「ディープフェイク」と呼ばれ、注目を浴びている。同時に、あまりに本物そっくりなので、社会問題になりつつある。ディープフェイクとはどういったもので、どんな可能性を秘めているのか。タイ・VISTEC（Vidyasirimedhi Institute of Science and Technology）で動画生成技術を研究するスパソーン・スワジャナコーン氏と、AIスタートアップ AppierでチーフAIサイエンティストを務めるミン・スン氏に話を聞いた。

今日は、AIが悪用されてしまうディープフェイク(Deep Fake、AI合成動画)の事例をご紹介します。 ディープフェイク(deepfake)とは、有名人の顔の部分だけ別の人の顔と入れ替えたり、体を入れ替える、といったフェイク動画を簡単につくれてしまう技術です。 テレビ番組でも紹介されたりしています。　⇒　【内村のツボる動画大賞】ディープフェイク動画集 最近、スマホアプリで簡単に作れると「ZAO」や「Xpression]が話題になっていますが、実際のところはどうなんでしょうか？ 現在の技術レベルや、話題になっているフェイク動画にどんなものがあるか、ディープフェイク(deep fake)動画の動向と事例を見ていきましょう。 ■AIで簡単に作れてしまう、ディープフェイク動画（AI合成動画）！？ 画像を合成したり、加工したりする技術は年々進化しています。現在は動画を合成する技術も進化していて、A