[PDF] 最適化から見たディープラーニングの考え方 得居 誠也
c � 1. 5 2011 10 [1] ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 2012 2 10 [2, 3] 1 [4] [5] 2. x ∈ X y ∈ Y z = (x, y), Z = X × Y Preferred Networks 113–0033 2–40–1 4 tokui@preferred.jp S = {zi}N i=1 ⊂ Z f : X → Y F = {fθ|θ ∈ Θ} fθ ∈ F F zi S f z = (x, y) �(f, z) f(x) y ES(f) = ( � z∈S �(f, z))/N ES(f) f z = (x, y) E(f) = Ez[�(f, z)] E(f) E(f) f f [6] f� F f� F F ˆ fF E(f) E(f� ) E(f
Deep Learningの気持ちを理解する - Classification編 - Qiita
画像分野では今やDeep Learningによる解析が主流となりつつありますが、結果の解釈が難しいのが難点です。医療分野などでは特に、モデルの出力に対する説明力が強く求められるのではないでしょうか。今回は、そういった時に活用できる可視化手法を紹介します。 紹介する手法はOBJECT DETECTORS EMERGE IN DEEP SCENE CNNs, Zhou+, '14で提案されている方法です。 論文中でやっていること classificationモデルの学習（通常の学習） 1と同じ前処理を適用した画像を入力として、1で学習したモデルでclass毎の確率値を計算 2で使用した画像の一部の領域をマスクした画像を入力として、class毎の確率値を計算 3を5000個程度の領域で行い、値を取得 4の個々の出力値と2の出力値の差分をとる 任意の閾値を設定し、5の値が閾値を超えていない領域は0
リカレントニューラルネットワークの理不尽な効力（翻訳） - Qiita
上記は、普通の RNN の前進パスの仕様を決めます。そのための RNN のパラメータは、３つの行列 $W_{hh}, W_{xh}, W_{hy}$ です。隠れ状態 $self.h$ は、ゼロベクトルで初期化されます。$np.tanh$ 関数はアクティベーションを $[-1, 1]$ の範囲に押しつぶす、非線形性を実現します。どのように作用するのか簡単に述べると：tanh 内に２つの項があります：一方は前の隠れ状態に基づき、他方は現在の入力に基づきます。numpy の $np.dot$ は行列の掛け算です。２つの中間項は加算され、tanh により新たな状態ベクトルに押しつぶされます。数学の表記に慣れているなら、隠れ状態の更新は以下のように記述可能です。$h_t = \tanh ( W_{hh} h_{t-1} + W_{xh} x_t )$ 、ここで tanh は要素ごとに適用されます。
【 比較 】 深層強化学習 と 深層カルマンフィルター - Qiita
※ 作成中 両アルゴリズム と 比較させる対象 として、さらに 以下 の 「遺伝的ファジィ決定木アルゴリズム」 が 面白いかもしれない。 HirofumiYashima Qiita記事（2016/09/10）「【 調査メモ 】先端AI設計 に おける「遺伝的ファジィ決定木」アルゴリズム の 有用性 ～ RaspberryPi上で動作可能 な 軽量 無人戦闘機(UCAVs) 制御プログラム "ALPHA"（米国 Psibernetix社）が 示す その可能性」 （ 共通点 ） 選択した行動の結果が、時間的に遅延して観測 or 報酬取得 される 予測値と（事後的に得られる）観測値との誤差、（期待と）報酬との誤差（正負）を次の行動を決めるモデルを（誤差）修正するための情報として、自律的、積極的・能動的に用いる これにより、刻々と変化する環境に適応した行動をとるように、行動決定モデルをリアルタイム
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
(編注：2020/10/01、2016/07/29、いただいたフィードバックをもとに記事を修正いたしました。) 目次： さまざまな勾配降下法 バッチ勾配降下法 確率的勾配降下法 ミニバッチ勾配降下法 課題 勾配降下法を最適化するアルゴリズム Momentum(慣性) Nesterovの加速勾配降下法 Adagrad Adadelta RMSprop Adam アルゴリズムの可視化 どのオプティマイザを選ぶべき？ SGDの並列化と分散化 Hogwild! Downpour SGD SGDのための遅延耐性アルゴリズム TensorFlow Elastic Averaging SGD 最適化されたSGDに対する更なる戦略 シャッフル学習とカリキュラム学習 バッチ正規化 早期終了 勾配ノイズ 結論 参考文献 勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネット
RTX 6000Ada と RTX PRO 6000 Blackwell Max-Qの画像生成における推論速度を比較
NVIDIA RTX 6000Ada と RTX PRO 6000 Blackwell Max-Qを用いて、 画像生成における推論速度を比較 NVIDIAのBlackwell世代では、4ビット浮動小数点（FP4）精度の量子化対応が正式にサポートされ、従来よりもはるかに低い精度での高速かつ効率的な推論が可能となりました。 これにより、特に画像生成タスクにおける処理速度と精度が著しく向上しました。 システム要件 ベンチマーク機種：DeepLearningBOXⅢ GPU：GPUはそれぞれ1基 CPU：1x Intel Xeon w7-3565X マザーボード：ASUS-PRO/WS/W790E-SAGE/SE (Intel W790 チップセット) MEM：128GB DDR5-4800 ECC ストレージ：M.2 NVMe SSD 1TB 電源：HX1500i × 2 NVIDIA RTX
Large-Scale Item Categorization in e-Commerce Using Multiple Recurrent Neural Networks
Large-Scale Item Categorization in e-Commerce Using Multiple Recurrent Neural Networks Precise item categorization is a key issue in e-commerce domains. However, it still remains a challenging problem due to data size, category skewness, and noisy metadata. Here, we demonstrate a successful report on a deep learning-based item categorization method, i.e., deep categorization network (DeepCN), in a
Fizz Buzz in Tensorflow
interviewer: Welcome, can I get you coffee or anything? Do you need a break? me: No, I've probably had too much coffee already! interviewer: Great, great. And are you OK with writing code on the whiteboard? me: It's the only way I code! interviewer: ... me: That was a joke. interviewer: OK, so are you familiar with "fizz buzz"? me: ... interviewer: Is that a yes or a no? me: It's more of a "I can'
住宅の外観画像と内装画像をディープラニングして、リコメンドをつくってみる | Tech Blog - リクルート住まいカンパニー
こんにちは。データソリューショングループの李です。 データソリューショングループでは、ウェブリコメンドやターゲティングバナー設置のアルゴリズム実装、賃料の予測、投函チラシの配布エリア最適化など、こんにちは。データソリューショングループの李です。 データソリューショングループでは、ウェブリコメンドやターゲティングバナー設置のアルゴリズム実装、賃料の予測、投函チラシの配布エリア最適化など、 機械学習や統計モデリングをつかってサービスの磨きこみをしています。 今回は、SUUMOが持っている建築物の外観画像と内観画像を使って画像分析を行いました。Deep learningを用いた手法や、得られた結果について紹介します。 Deep Learningとは Computer Vision（CV）やAIなどの難易度が高い学習タスクに対して、深い構造*を使って処理する機械学習アルゴリズムセットです。 表
深層学習を読んでいったときのメモ (1. 順伝播型ネットワーク) - Qiita
今回の内容 順伝播型ネットワーク 深層学習が成り立つ仕組み、問題に対するアプローチについて簡単に触れます。 はじめに 最近、深層学習について興味があって、理解した内容を書いていこうと思います。 今回の教科書は深層学習という本で勉強します。教科書を丸っきり一緒のことは書かないです。 この本の内容は大きく分けて以下のものがあります。 順伝播型ネットワーク 確率的勾配降下法 誤差逆伝播法 自己符号化器 畳込みニューラルネット 再帰型ニューラルネット ボルツマンマシン 順番にメモを書いていきます。今回は順伝播型ネットワークをメモを書きます。 1. 順伝播型ネットワーク 1.1 順伝播型ネットワークについて 順伝播型ネットワークとは、情報が入力側から出力側に一方向にのみ伝搬させていくネットワークのことです。 (他の文献では多層パーセプトロンともいうみたいです。) 下の図は入力が4個あって、出力も4個
Terrain-Adaptive Locomotion Skills Using Deep Reinforcement Learning
Terrain-Adaptive Locomotion Skills Using Deep Reinforcement Learning Transactions on Graphics (Proc. ACM SIGGRAPH 2016) (to appear) Xue Bin Peng Glen Berseth Michiel van de Panne University of British Columbia Reinforcement learning offers a promising methodology for developing skills for simulated characters, but typically requires working with sparse hand-crafted features. Building on re
【デブサミ2016】18-A-6レポート Yahoo! JAPANを支えるデータテクノロジー ～ 機械学習、クラウド分散システム処理モデル
本セッションでは、Yahoo! JAPANを支える2つの代表的なデータテクノロジーが紹介された。前半はヤフーのサービスの機能改善を行っている機械学習について、ヤフオク!カンパニー ヤフオク!開発本部 サイエンス部の山下勝司氏が説明。常時3900万個の出品があるヤフオクでは、深層学習を利用した画像処理や分散表現を用いて機能改善を実施しているという。その実例を紹介した。後半はクラウド分散システム処理モデルについて、データ＆サイエンスソリューション統括本部 データインフラ本部 開発3部の今野賢氏が説明。データ分散モデルの現状と課題、そしてそれらを解決する理想のデザインモデルの実装例を紹介した。 ヤフー ヤフオク!カンパニー ヤフオク!開発本部 サイエンス部 山下勝司氏 同社 データ＆サイエンスソリューション統括本部 データインフラ本部 開発3部 今野賢氏 講演資料（山下氏）：ヤフオク!における機
数学的基礎から学ぶ Deep learning (with Python) Vol. 4【MPS 横浜 第4回】
MPS横浜 概要 MPSは、「みんなでわいわいソフトウェア作りながら技術を磨いて実績を作ろう!」をコンセプトに活動しています。プログラミング玄人とも初心者もみんなで協力して作品作りを行い、できあがった作品は共同制作のオープンソース・ソフトウェアとして、世の中に出します。 MPS横浜は「筋電位とDeep learning を用いた簡単なロボットアームを作ってみよう!」をテーマに発足しました。 前回から数回にわたって行う勉強会は、そのための Deep learning と電子回路に関する知識の実践的な獲得を目的とします。前提知識をあまり仮定せず 、基礎の基礎から学べるようにしてゆきます (高校二年生程度の数学の知識と if や for 文など Python の経験を少し仮定しますが、なくても是非チャレンジしてみてください ! )。 勉強会の後はみんなでご飯を食べにいきます ! 今回の予定 数学
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https://www.clouderaworldtokyo.com/session-download/C2-Cloudera_Tokyo_2016_DMM_submit%20.pdf
GitHub - sjchoi86/dl_tutorials: Deep learning tutorials (2nd ed.)
30 分でわかるAdam
TensorFlowによるDeep Learningでアイドルの顔識別する話
https://qiita.com/conjugate_box/items/a5efcbe7d9be977367b8
実装ノート
