こんにちは、R&Dチームの河野(@ps3kono)です。深層学習モデルの開発を担当しております。 今回は、画像分類、画像検査、顔認識や異常検知など様々な分野に利用されている深層距離学習(Deep Metric Learning)について紹介したいと思います。 Deep Metric Learningとは 定番のクラス分類と距離学習によるクラス分類の違い 距離学習の進化 1. 対照的(contrastive)アプローチ サンプル選択(sample selection) 代表的な学習手法 Contrastive loss Triplet loss さらなる改善と進化 対照的アプローチの問題点 2. Softmaxをベースにしたアプローチ 代表的な学習手法 Center loss SphereFace CosFace ArcFace さらなる改善と進化(2019年以降) 推論 深層距離学習の利点

はじめまして。R&Dチーム所属、20.5卒の伊藤です。 普段の業務では自然言語処理と格闘していることが多いです。 今回は自然言語処理モデルとして有名なBERTをWebAssemblyを使用してフロントエンドで動かしてみた話になります。 最近、自然言語処理ライブラリとして普段お世話になっているHugging Face社のTransformersのTokenizerがRustで実装されていることを知り、それならばWebAssemblyにコンパイルして動かせるのではないかと試したみたのがきっかけです。 Tokenizerのみ動かしても実用性に乏しいため、Tokenizerから得られた結果からBERTを用いた推論をブラウザで動作させるまでを行い、備忘録がでら手順をまとめました。 どなたかの参考になれば幸いです。 8/26追記 本記事内のコードを含むリポジトリを公開しました！Dockerを使用してブ

こんにちは、R&Dチームの齋藤（@aznhe21）です。 さあみなさん、ついにこの時がやってまいりました。 本日2019/11/8にリリースされたRust 1.39により、あらゆる環境で最高速な非同期プログラミングが可能になりました。 新たな時代に乗り遅れないよう、今のうちにRustでの非同期プログラミングをマスターしておきましょう。 なお、この記事は、先日開催したOPTiM TECH BLOG Meetupの内容を大幅に加筆修正した上でエントリに仕上げたものです。 まず最初に伝えたいこと 非同期の歴史 Rustの非同期プログラミングの歴史 Rust 1.0以前 Rust 1.0 〜Rust 1.3 Rust 1.2あたり Rust 1.11あたり Rust 1.26あたり Rust 1.36 Rust 1.39 Rustの非同期プログラミングの特徴 ゼロコスト抽象化 プラットフォーム非依

初めまして．社内の好きなエディタアンケートで Visual Studio Code (VSCode) に 1 票を投じた R&D チームの久保です．普段は深層学習を用いた画像解析やその周辺の研究開発を行っています． アンケートでは惜しくも Vim 勢に敗れてしまいましたが，2015 年にリリースされてからというもの，ものすごいスピードでユーザを増やしているこの VSCode を使って Rust の開発を行いたい人向けの記事を書いてみました．この記事を読むまで Rust (rls) と CodeLLDB の拡張機能を知らなかったという人がいれば今すぐインストールしましょう．私がこの 11101 文字を使って言いたいのはそれだけです． 「Rust って何？」という方はぜひ以下の過去記事にも目を通してみてください． 必修言語Rustの他己紹介 Rust カテゴリーの記事一覧 - OPTiM TE