深層学習ライブラリ Keras - 人工知能に関する断創録
ここ1年くらいDeep Learning Tutorialを読みながらTheanoというライブラリで深層学習のアルゴリズムを実装してきた。 深層学習の基本的なアルゴリズムならTheanoでガリガリ書くこともできたがより高度なアルゴリズムをTheanoでスクラッチから書くのはとてもきつい*1。 そんなわけでPylearn2、Lasagne、nolearnなどのTheanoベースのラッパーライブラリをいろいろ調べていたのだが、結局のところKerasというライブラリが一番よさげだと思った。KerasはバックエンドとしてTheanoとTensorflowの両方が使え、より高レイヤな表現（たぶんChainerと同レベル）で深層学習のさまざまなアルゴリズムが記述できる。TheanoやTensorflowは完全に隠蔽されており、Kerasで書かれたプログラムはまったく修正せずにTheanoとTensor
AlphaGoとトップ棋士の対局を観戦しよう！ - あんちべ！
"We cannot go against the trend. I think machines will beat humans someday. " "If I get defeated it might be negative for go and this is inevitable in this modern life. However, it will not destroy the value of go itself." （「私たちは時代の流れに逆らうことは出来ません。いつか機械は人間を打ち負かすでしょう」 「もし私が負けたら囲碁にとってはネガティブなことですが、これは現代社会では避けられないことです。 しかし、その敗北は囲碁自身の価値を損なうことはないでしょう」イ・セドル） Human-AI showdown begins 1 p.m. 2016年3月9日、"Alph
NVIDIA社DIGITSでDeep Learningをいじくる - 実験やめたった シマエナガ編
アブストラクト（概要） Deep Learningのツール「Caffe」を、NVIDIA社の「DIGITS」を使って動かします。DIGITSは比較的インストールが簡単でなおかつ使いやすいので、Deep Learningの理解を深めるのに役立つと思います。記事の前半では、基礎的な用語などについて簡単に説明します。後半では、DIGITSをインストールして動かす方法を説明します。 はじめに：いきさつ 筆者は素粒子原子核宇宙物理系のポスドクで、画像処理をやっています。 2014年ごろから画像分類の技術として「Deep Learning」というのをよく目にするようになりました。筆者はこの技術をなんとか使いこなしたいと思い、2014年の夏から機械学習について、2015年の正月ごろから実際に動かす方法について色々と調べてきました。そして先週（2015年の6月中旬）、NVIDIA社の開発したDIGITSと
Deep Learningでラブライブ！キャラを識別する - christinaの備忘録
このところDeep Learningが相当流行っているようで、ほとんど至るところで話題になっているのを見ます。 Deep Learningは深層学習とも呼ばれ、ニューラルネットワークの層をこれまでより深くして機械学習を行う技法です（だそうです）。 画像認識コンテストで他の方法と比べて非常に高い精度を示しており、以前は人の手で行っていた特徴の抽出まで行えます。 以前であれば車を認識するには車はどのような特徴を持っているかを人がモデル化して入力していたわけですが、この特徴を入力画像と与えられたラベルからニューラルネットワークが捉えてくれます。詳しいことはDeep Learningで検索して出てくる記事やスライドを参照のこと。 Deep Learning自体は容易に実装可能なものではなさそうですが、多くの研究グループがDeep Learningを行うためのソフトウェアをオープンソースにしているた
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
流行りの深層学習フレームワークCaffeをC++から使ってみた - 学生時代に頑張ったことが何もない
Caffeとは CaffeはBerkeley Vision and Learning Centerというところが中心となって開発している深層学習（Deep learning）フレームワークです．公式サイトの記述によれば 速い（"We believe that Caffe is the fastest CNN implementation available"） GPU（CUDA）を利用できるがCPUだけでも動く きれいなアーキテクチャ＆読みやすく改変しやすい実装（C++） コマンドライン，Python，MATLABインタフェースを提供 活発なコミュニティ（Githubのレポジトリやメーリングリストを見るとわかる） といった特徴があるようです．ちょうどC++から簡単に使える深層学習ライブラリを探していたところ，なんだか流行っていて（Caffeで手軽に画像分類 - Yahoo! JAPAN T
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