Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning
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Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning
What are Diffusion Models? 本記事はWhat are diffusion Models?を許可を得て翻訳したものです。Diffusion Modelの日本語の記事がまったくなかったので勉強がてら、翻訳してみました。誤訳や誤植などありましたらお知らせください。 Diffusion modelはとても新しいタイプの生成モデルで、どのような複雑なデータ分布でも学習することができ、なおかつその分布を解析的に評価することができます。 近年ではDiffusion modelは高精度な画像を生成でき、GANでSOTAなモデルより高い精度を達成しています。 これまでGAN、VAE、Flowといった生成モデルについての記事を書いてきました。どれも高いクオリティの画像を生成できますが、一方でそれぞれ個々の問題を抱えていました。GANは敵対的学習の構造そのものに、学習の不安定さと多様性
Reinforcement Learning: An Introduction Richard S. Sutton and Andrew G. Barto Second Edition (see here for the first edition) MIT Press, Cambridge, MA, 2018 Buy from Amazon Errata and Notes Full Pdf Without Margins Code Solutions -- send in your solutions for a chapter, get the official ones back (currently incomplete) Slides and Other Teaching Aids Links to pdfs of the literature sources cited i
Batch Normalization 解決したい問題 - Internal Covariate Shift まず、Batch Normalizationで解決したい問題から説明したいと思います。 例えば、以下の図のように学習データとテストデータで特徴量の分布が違うということがしばしばあります。 この場合、学習データで多くみられた特徴量の値の領域ではテストデータの評価もうまくできる可能性が高いですが、学習データではあまり取らなかった値の領域を取るテストデータが多くなっていると、テストデータをうまく評価することができません。 これをCovariate Shiftと呼び(少し粗い説明にはなっています)、このCovariate Shiftを解決することをDomain Adaption(ドメイン適応)と呼んでいます。 さらに、ディープ・ラーニングではレイヤを何層も積み重ねます。 例えば2番目のレイ
s0sem0y.hatenablog.com ディープラーニングは2006年にトロント大学のHinton氏が考案したDeep Belief Networkから始まりました。このとき考案されたのが事前学習という手法で、一層ずつ層を学習させてから繋げていくことで、一気に深い構造を学習させる際に生じていた勾配消失問題を回避することに成功しました。 その後深い構造を使った機械学習が全てディープラーニングと呼ばれるようになり、今やその種類は非常に多岐に渡ります。今回はディープラーニングって言っても色々出てくるけど、どれがどれだか分からないという人のために(そして自分の中で整理するために)、ディープラーニング手法をまとめてみたいと思います。 ディープラーニングの種類のまとめ Deep Belief Network(DBN) 最初に登場したディープラーニングの手法 特徴抽出を人手でやらなくても良くなった
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
Deep Learningを勉強すると、とにかく分からないバックプロパゲーション。 やっていることは、入力の値に重みやバイアスを掛けて構築されるニューラルネットワークの出力値が目標値に近づくように重みやバイアスを調整するいわゆる学習の工程ですが、行列の計算式や∑がつらつら出てくるので、ぜんぜん理解できない。。 しかし、下図のよく出てくるニューラルネットワークの図を見ていると、yの値は入力値xの値と未知数のw、bの値からなっており、出力値と目標値の差の二乗の合計の値が最小になるようにw,bの値を求めてやればいい。 この出力値と目標値の差の二乗の合計の値が最小になるにっていう響き、何か聞いたことがあるぞ! そう最小二乗法!!! 最小二乗法では二乗誤差の合計が最小となるように、二乗誤差の合計の式に関して 未知数の偏微分 = 0 として、未知数を求めますが、同じようなノリで、二乗誤差の合計の式に
Raspberry Pi、ESP8266/ESP-WROOM-02/ESP-WROOM-32/ESP32、音声認識エンジンJulius、デフォルトでは日本語の音声合成Open JTalkでスマートスピーカーを自作してみるページ。 内蔵時計、天気APIとも連携し、日付、時刻、今日の天気、明日の天気、明日の(最高/最低)気温も日本語で聞けば教えてくれます。 また、スマホやタブレット、パソコンなどからWiFi操作で壁や家具越しにも操作可能なESPモジュールによる自作IR・赤外線リモコンでリモコン対応家電や自作スマートプラグ(スマートコンセント)に挿した非リモコン家電を日本語の音声でWiFi越しにON/OFF操作(スマートリモコン化)できます。 今のところ、これくらいですが、思いついたものは、どんどん機能追加していく予定のこのスマートスピーカーは、公開されている情報の組み合わせで比較的簡単にできま
ウェイクワードエンジン「snowboy」の使い方をまとめました。 ・snowboy v1.3.0 ・Python 3.7 / 2.7 ・macOS 11.41. snowboy「snowboy」は、DNNベースの軽量なウェイクワードエンジンです。「OK Google!」や「Hey Siri!」のような、ウェイクワードに反応するアプリを作成することができます。 「ウェイクワード」は、発話された時にデバイスをアクティブにすることを目的とした特別な単語またはフレーズです。「ホットワード」「トリガーワード」「ウェイクアップワード」とも呼ばれます。 公式サポートは2021年末に終了し、以降はコミュニティサポートのみになっています。 2. 対応端末「snowboy」の対応端末は、次のとおりです。 ・Raspberry Pi (with Raspbian based on Debian Jessie 8
■ はじめに https://blogs.yahoo.co.jp/dk521123/37449064.html の続き。 今回は、音声認識の精度を上げるために、 音声認識キットを使って、ルールベースの認識を行う。 ■ 全体の流れ yomiファイル == 変換(yomi2voca.pl) ==> vocaファイル | dfaファイル | == コンパイル(mkdfa.pl) ==> term ファイル | dict ファイル grammar ファイル ■ 作成手順 【1】読みファイル作成 (yomi ファイル) 【2】読みファイルを語彙ファイル (voca ファイル)に変換 【3】文法ファイル作成(grammar ファイル) 【4】コンパイル 【1】 読みファイル作成 sample.yomi % CALL ねぇ ねぇ ハロー はろー % NAME ラズパイ らずぱい % NS_B [s] s
Raspberry Piと音声認識エンジン「Julius(ジュリアス)」を組み合わせると、Juliusのキットを用いた音声認識や特定の言葉を認識させるための辞書データの作成および作成した辞書データを用いた特定の単語認識を行うことができます。 今回は設定した単語をJuliusに認識させた上でPythonのプログラムと連携を行い、スマートスピーカーのように声で撮影ができるカメラを制作してみたいと思います。 Juliusモジュールモードについて 音声認識エンジンJuliusを「モジュールモード」と呼ばれるモードで起動すると、音声認識サーバーとして機能し、認識結果を元にした他のプログラムとの連携が可能になります。 今回は、「かめら」という言葉で辞書データを作成して、「かめら」という言葉をJuliusが認識したらRaspberry Piに接続されたカメラモジュールが写真を撮影するという流れになるよう
トランプ大統領が来日し、天皇皇后両陛下と会談した際にメラニア夫人が足を組んで座ったと批判されました。日本では足を組むのは行儀が悪いとされますが、この件に関してはマナー講師の方々が口々に「アメリカでは足を組むのがマナーです」と言ったりしています。私もタイトルにマナーと書いたのですが、実はマナーとは少しニュアンスが違うのではないかと思っています。そこで今回はアメリカと日本の違いを書いてみたいと思います。 もう20年以上前のことですが、2ヶ月間も缶詰にされて英語の研修を受けた時に、クロスカルチャーの授業がありました。主に日米の文化の違いを学ぶ時間だったのですが、この授業がとても面白いものでした。講師は日本語が上手なアメリカ人で、研修中は日本語の使用が禁止されていたのに、クロスカルチャーの授業だけは日本語で行われました。 リラックスが重要 アメリカでの対人関係では、リラックスが最も重要になると言わ
こないだ電柱を管理している会社の人と会った。話を聞いてみるとなんだか面白いのだ。ただの風景として、目には映るけど意識してなかった存在、電柱。 今回はそんな電柱をじっくり観察してみました。 あばよ涙、よろしく勇気、こんにちは松本です。 1976年千葉県鴨川市(内浦)生まれ。システムエンジニアなどやってましたが、2010年にライター兼アプリ作家として自由業化。iPhoneアプリはDIY GPS、速攻乗換案内、立体録音部、Here.info、雨かしら?などを開発しました。著書は「チェーン店B級グルメ メニュー別ガチンコ食べ比べ」「30日間マクドナルド生活」の2冊。買ってくだされ。(動画インタビュー) 前の記事:乾物を酒に漬けて焼くとヤバイ > 個人サイト keiziweb DIY GPS 速攻乗換案内 一口に電柱と言っても実は大きく3種類ある。まず電力会社のもの。それが正しい意味での電柱で正式名
はじめに Scalaはなんとなく書けるようになったけどライブラリコードとか読めないし、関数型はもっとわかない。 特にF[_]みたいなやついっぱい出てくるけどなに?みたいな人に捧げる記事です。 このようなものは高カインド型などと呼ばれ、なかなか理解が難しいものです。 型のさらなる抽象化の旅に出ましょう。 これはUnderstanding F[_] in Scalaの日本語訳です。 F[_]とかいうすごい抽象的なシンタックスはScalaのあちこちで目にします。 これを直感的に理解して、その意味と使い方がわかるようになりましょう。 Overview この記事の目標はこのシンタックスがなぜ必要か理解することです。 そのために抽象化のはしごをだんだんと上り、次のような疑問に答えていきます。 valueとは? proper typeとは? first-order typeとは? first-order
エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(po3rin) です。検索とGoが好きです。 最近、Go1.19でsortパッケージのアルゴリズムが一部変更されました。 Pattern-defeating Quicksortが入った時のdiff 1.19リリースノートではPattern-defeating Quicksortが採用されたと紹介があります。実際にsort/zsortfunc.go、sort/zsortinterface.goにそれぞれpdqsort_func、pdqsortという関数があります。 // pdqsort sorts data[a:b]. // The algorithm based on pattern-defeating quicksort(pdqsort), but without the optimizati
Practice Rust with challenging examples, exercises and projects This book was designed for easily diving into and getting skilled with Rust, and it's very easy to use: All you need to do is to make each exercise compile without ERRORS and Panics ! Reading online English 简体中文 Running locally We use mdbook building our exercises. You can run locally with below steps: $ git clone [email protected]:su
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