タグ: deep learning (71)

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  1. 50年前の写真を投入してみたけど、化け物みたいになって残念。
  2. 2020-06-19 to by takuya
  3. updated: 2020-06-15, original: 2020-05-26 to , , by takuya
  4. updated: 2020-08-17, original: 2019-10-17 to , , , , by takuya
  5. updated: 2019-07-07, original: 2019-04-13 to , , by takuya
  6. 2018-11-27 to , , by takuya
  7. by bruce mars 通話時のノイズキャンセリングは電話や通話アプリなどで快適な会話を行うために必要不可欠ですが、必ずしも常に完璧にノイズをシャットアウトしてくれるとは限りません。アメリカの大手半導体メーカーであるNVIDIAは、「ディープラーニングを用いて実用的なノイズキャンセリング機能を構築する」としてさまざまな取り組みを行っています。 AI Powered Speech Enhancement | 2hz https
  8. The Linux Foundation傘下のLF Deep Learning Foundationは2018年11月14日、AIモデル向けのオープンソースソフトウェア(OSS)「Athena」を発表した。同団体が主催 ...
  9. AI > 機械学習 > 深層学習
  10. Rent out your GPU compute to AI researchers and make ~2x more than mining the most profitable cryptocurrency.
  11. こんにちは、応用人工知能チームの辻本です。 最近は計算リソース、データ量、アルゴリズムの改善によって簡単に精度の高いAIが利用できるようになりつつあります。しかし、現状では全てのタスクにおいてAIを利用すればいいわけでもありませんし、リソースの制限もあるため、特性を理解して上手に応用することが重要です。そこで、社内ではAI応用のための知見や環境を積み上げていく機会を増やす取り組みを行っています。 先日、取り組みの一環でゲームプレイAIのプログラミングコンテストが開催され、約20チームが参加して盛り上がりま
  12. 応用人工知能チームの尾崎です。今年新卒エンジニアとして入社し、機械学習モデルの実装評価からAPIサーバの実装、コンテナを利用したプロダクトへの導入まで開発全般を担当しています。 今回はARINEで稼働中の畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を用いた髪型・ネイル識別システムについてご紹介します。 背景 ARINEでは、おすすめのヘアスタイルやトレンドのコーディネートなど沢山の記事が公開されています。記事には数多くの写真素材が用いられていますが、これらの素材の多くは提携サイトから検索APIを提供しても
  13. 2018-02-14 to by takuya
  14. NVIDIAのハンズオン Qwiklabsの自習用説明資料
    updated: 2018-02-01, original: 2018-02-01 to , by takuya
  15. LSVRC-2012
    updated: 2018-02-01, original: 2018-02-01 to , , by takuya
  16. ヒント教授による2006 年の発表
    2018-02-01 to , , by takuya
  17. ヒント教授による2006 年の発表
    2018-02-01 to , , by takuya
  18. 高度なDeep Learning技術者を育成することを目的とした、アプリケーション指向の無償オンライン教育プログラムです
  19. updated: 2017-11-10, original: 2017-11-10 to , , , , by takuya
  20. Deeplearning4j(以下DL4J)はJava, Scalaで書かれた世界初商用グレードで、オープンソースの分散ディープラーニング・ライブラリです。Hadoopや Sparkと連携することにより研究、調査目的に加えて実際のビジネスに活かせるように作られています。Skymindは、その商業的サポートを行っています。
    2017-11-06 to , , by takuya
  21. 暫定的にNPU (Neural Processing Unit)としておく
  22. 今回はExpert向けのチュートリアルを翻訳してみました。
  23. 定番らしいがKindle版はまだない
  24. Caffe+Jupyter@Docker環境
    updated: 2017-10-03, original: 2017-10-03 to , , , , by takuya
  25. Caffe用の各種モデル
  26. ソルバーのモードをCPUに切り替え忘れた事によるエラー
  27. Caffeを使って自分で作ったデータセットを学習させる(少女時代編)Caffeを使って手書きのひらがなを識別する
  28. これからディープラーニングを用いて画像認識を始めたい方に向けた2017年1月23日開催の日本語技術セミナー資料です。ディープラーニングの基礎からPython言語を使ってCaffeフレームワークを使うための実践方法まで解説します
    updated: 2017-10-03, original: 2017-10-03 to , , , , , , by takuya
  29. CaffeはDeep Learningのフレームワークの一つです。Deep Learningは一般に実装が難しいとされていますが、フレームワークを使えばかなり手軽に扱うことができます。
  30. updated: 2017-10-11, original: 2017-09-08 to , , , by takuya
  31. 2017-09-06 to , by takuya
  32. 書籍「Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践」のサンプルコード
  33. updated: 2017-08-15, original: 2017-08-15 to , , by takuya
  34. Caffe is a deep learning framework made with expression, speed, and modularity in mind
    updated: 2017-10-03, original: 2017-06-21 to , , , , by takuya
  35. 深層学習で、自動車が秩序を持ったように自動運転できる
    updated: 2017-06-20, original: 2017-06-19 to , , by takuya
  36. GoogleのDeepMindがブロック崩しを覚える 画像認識で得点が高くなる動きを学習
    updated: 2017-06-20, original: 2017-06-19 to , , , , by takuya
  37. 深層学習によりロボットが人間のように試行錯誤して出来るようになる
    updated: 2017-06-20, original: 2017-06-19 to , , , by takuya
  38. 線画着色webサービス
  39. 2017-02-01 to , by takuya
  40. 2017-02-01 to , by takuya
  41. 制御構造はすべて Python のものがそのままつかえます。Chainer は、実際に Python のコードを用いて入力配列に何の処理が適用されたかだけを記憶しておき、それを誤差逆伝播の実行に使います。このアプローチは、複雑化していく Deep Learning の研究・開発速度を保つために必要だと考えており
    2016-10-17 to by takuya
  42. この結果はGeForce GTX 1080を使って3時間かけて出力したという。
  43. DeepMindという生きてる獣をそのままデータセンターに放ち、結果を直ちに検証できるようになった。そのため、冷房に使用する電力利用を従来の40%下げることができ、その状態が今も維持
    2016-07-22 to , by takuya
  44. updated: 2016-07-19, original: 2016-07-19 to , , , by takuya
  45. 2016-07-18 to by takuya
  46. グレースケール(モノクロ)画像のカラー画像化
    2016-06-19 to by takuya
  47. モノクロ画像のカラー化、やっぱりイマイチか
  48. 2016-06-06 to , , by takuya
  49. 「GPUを利用すると、CPUの10数倍の性能で演算できるようになる」
    updated: 2016-05-10, original: 2016-05-10 to , by takuya

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