This post is adapted from Section 3 of Chapter 9 of my book, Deep Learning with Python (Manning Publications). It is part of a series of two posts on the current limitations of deep learning, and its future. You can read the first part here: The Limitations of Deep Learning. Given what we know of how deep nets work, of their limitations, and of the current state of the research landscape, can we p
こんにちは。遠藤です。 ニューラルネット界隈では、Caffe、TensorFlow、Chainer をはじめ、数々のフレームワークが群雄割拠の様相を呈しております。弊社でも、プロジェクトに応じて適宜フレームワークを使い分け、日々の業務にあたっております。 多数のフレームワークを扱っていると「あっちのフレームワークで学習したモデルを、こっちのフレームワークで使いたい！」といった、フレームワーク間をまたいでモデルを共有したいというニーズが出てきます。そのために、フレームワーク間で共通して使える交換フォーマットが開発されるようになりました。 そこで、今回はニューラルネットの共通フォーマットとして NNEF と ONNX の2つをご紹介したいと思います。 NNEF とは？ 概要 NNEF - Neural Network Exchange Format (NNEF) The goal of NNE
Deploy ML on mobile, microcontrollers and other edge devices
皆さんこんにちは お元気ですか。ちゃっかりKaggleで物体検出のコンペもはじまりました。 Deep Learningは相変わらず日進月歩で凄まじい勢いで進化しています。 特に画像が顕著ですが、他でも色々と進歩が著しいです。 ところで色々感覚的にやりたいことが理解できるものがありますが、 あまり勉強していなかった分野として物体検出系のアルゴリズムがあります。 所謂、Faster RCNN, SSD, Yolo、最近、Mask R-CNNが該当します。 ただ、今回は、個人的に物体検出のアルゴリズムで なかなか調べても出てこない、あれここどうなってるんだっけ？と思った部分の解説をします。 そのため、案外変なところの解説かもしれません。 Faster RCNNの技術要素から説明しようかなとも思って作りました。 ※数式、記号等の細かい説明は論文を参考にしてください。 3/7 15:15 Anche
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 昨年に引き続きDeep Learningやっていき Advent Calendar 2017の25日目の滑り込み記事で，畳み込みニューラルネットワークの歴史および最新の研究動向についてのサーベイです．2017年12月のPRMU研究会にて発表した，畳み込みニューラルネットワークについてのサーベイをベースに追記を行ったものになります． はじめに 畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional Neural Networks; CNN) （以降CNN）は，主に画像認識に利用されるニューラルネットワークの一種である．CNNの原型は
Deep Learning_ Practice and Trends - final.pdf - Google ドライブ 明けましておめでとうございます、本年もよろしくお願いいたします。新年一発目の記事はただの備忘録です。 こちらは、旧知のバクフーCEO柏野さん(@yutakashino)からご紹介いただいたNIPS2017チュートリアル。 （´-`）.｡oO( 今年は深層学習にいい加減なことを言う人が近くにいた，らせめてNIPS2017のこのチュートリアルくらいは押さえてよ，言うことにします．"Deep Learning: Practice and Trends Tutorial " https://t.co/Q23KftmdXp https://t.co/tK7mnwmgtJ たぶんこの辺りが「常識」でしょうか… )— Yuta Kashino (@yutakashino) 2018年
Google、機械学習による画像認識分類システムを欺ける敵対的物理ステッカーを提案した論文を発表。ステッカーは印刷可能でシーンに依存しない 2018-01-04 Googleの研究者らは、Deep learningによる画像認識分類システムを欺ける敵対的ステッカーを提案した論文を発表しました。 Adversarial Patch 著者：Tom B. Brown、Dandelion Mané、Aurko Roy、Martín Abadi、Justin Gilmer （上図では97％の信頼度でバナナと分類しているが、ステッカーを置いた下図では99％の信頼度でトースターと分類している様子） テーブル上のバナナは、VGG16ニューラルネットワークによってバナナとして正しく分類されますが、隣にサイケデリックなステッカーを置くと、バナナのことはすっかり忘れトースターとして分類されます。このように、ステ
The year is coming to an end. I did not write nearly as much as I had planned to. But I’m hoping to change that next year, with more tutorials around Reinforcement Learning, Evolution, and Bayesian Methods coming to WildML! And what better way to start than with a summary of all the amazing things that happened in 2017? Looking back through my Twitter history and the WildML newsletter, the followi
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これはFujitsu Advent Calendar 2017の18日目の記事です。 掲載内容は富士通グループを代表するものではありません。ただし、これまでの取り組みが評価されて、富士通がQiitaに正式参加することになりました[リンク]。なお、内容の正確性には注意を払っていますが、無保証です。 はじめに この記事では今年発表されたディープラーニング論文（ArXivでの発表時期、発表された国際会議が2017年開催またはジャーナル掲載が2017年のもの）から私が個人的に重要だと思った論文を収集しています。また、2016年末ごろの論文も重要
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? DeepLearningは最近ブームであり,その有名なライブラリとしてTensorflowがあります． この記事ではDeepLearningの基本的な部分を数式を使って書き下すこととTensorflowの使い方を紹介します. 今更っていう気もしますが…，そこは気にしないでおくことにします 主な対象はベクトル空間やテンソル積等をある程度知っているけれど，DeepLearningは知らない人です. なので表記も大学の数学でよく出てくるものしています. なおニューラルネットワークの積分表現には触れません. 三層パーセプトロン ニューラルネット
本研究では、ラフスケッチの自動線画化を効果的に学習するための統合的なフレームワークを提案する。提案手法では、線画化ネットワークおよび線画識別ネットワークを構築し、線画識別ネットワークは本物の線画と線画化ネットワークによって作られた線画を区別するように、線画化ネットワークは出力した線画を識別ネットワークが区別できないように学習を行う。このアプローチには2つの利点がある。一つ目は、識別ネットワークは線画の「構造」を学習できるため、線画化ネットワークがより精細で本物に近い線画を出力できるようになる。二つ目は、対応関係のないラフスケッチと線画を学習に取り入れることができ、実世界の多様な教師なしデータを線画化ネットワークに学習させることができる点である。本学習フレームワークを用いることで、最新の線画化手法よりも精細で多様な線画化が可能となる。さらに、提案手法は入力画像のみをさらに学習することで、入力
自然言語処理においてSequence-to-Sequenceモデル、そしてAttentionは大きな影響を与えてきました。 いまやSequence-to-Sequence + Attentionモデルは自然言語処理とディープラーニングを語る上では欠かせない存在となりつつあります。 近年の自然言語処理ではこのSequence-to-SequenceとAttentionをベースにしたモデルが多く提案されています。 この記事ではSequence-to-Sequenceをベースとしたモデルがどういった進化を遂げているかを歴史を追いながらまとめていこうと思います。 Sequence-to-Sequenceモデル (2014) Sequence-to-SequenceモデルはSequence to Sequence Learning with Neural Networksの論文で提案され、「Seq2
Many language generation tasks require the production of text conditioned on both structured and unstructured inputs. We present a novel neural network architecture which generates an output sequence conditioned on an arbitrary number of input functions. Crucially, our approach allows both the choice of conditioning context and the granularity of generation, for example characters or tokens, to be
A significant amount of the world's knowledge is stored in relational databases. However, the ability for users to retrieve facts from a database is limited due to a lack of understanding of query languages such as SQL. We propose Seq2SQL, a deep neural network for translating natural language questions to corresponding SQL queries. Our model leverages the structure of SQL queries to significantly
10月3日より幕張メッセで開催されているCEATEC JAPAN 2017。 そこで『日本ディープラーニング協会（英称：Japan Deep Learninng Association、以下JDLA）』の設立発表が行われた。 会場には、協会の取り組みに注目しているメディア、業界関係者が数多く参加しており、協会への高い期待を伺う事ができた。 日本の産業競争力向上を目指す『日本ディープラーニング協会』（JDLA） ディープラーニングの産業活用を目指した設立背景 シンポジウムの冒頭、理事長の松尾 豊氏より『日本ディープラーニング協会』（JDLA）設立の背景について表明がなされた。 AIブームの火付け役となったディープラーニング。世界で注目されている技術だが、技術者の育成や環境整備、社会実装など国内では課題が数多い。米国や中国などのインターネット関連企業は、著名な研究者を迎え、ディープラーニングに
Deep Reinforcement Learning, Decision Making, and ControlICML 2017 Tutorial Deep learning methods, which combine high-capacity neural network models with simple and scalable training algorithms, have made a tremendous impact across a range of supervised learning domains, including computer vision, speech recognition, and natural language processing. This success has been enabled by the ability of
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