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記事 34件
  • 【またまた】Reptileの衝撃【新手法】

    2018-04-14 07:00  
    509pt
    久々の大物が来た。カプセルネットもあいかわらず興味が尽きないが、こいつは超弩級の上玉だ。その名もReptile。爬虫類という意味らしい。 
  • 【iOS11】CoreMLを試してみた【深層学習】

    2017-07-21 07:05  
     iOS11に搭載されるCoreMLがどのくらいできるのか試したくてもう何年かぶりにXcodeをインストールしたよ。 もちろんSwiftで。CPUの歓声が聞こえるから! 基本的には下記の手順の通りにやってみた。http://machinethink.net/blog/yolo-coreml-versus-mps-graph/ まーこのままやればできるが、一応手順を日本語でおさらいすると1. Apple Developerに登録する(必須。年一万円くらいの会費を払う)2. developer.apple.comからiOS11betaとXcode9betaをダウンロード。iPhoneをアップデートする。 だいたい1時間くらいかかる3. ターミナルを開き、テキトウなディレクトリで以下のコマンドを実行$ git clone https://github.com/hollance/YOLO-Core
  • 【呼べば】深層学習AIがなんでも質問に答えちゃう! bAbiってみよう【答える】

    2017-07-18 07:00  
    509pt
     まあAIって面白いよね。いつもながら。 ところで皆さん、bAbiって知ってますか。 bAbiはFacebook AI Researchが公開しているQ&Aに答えるデータセットです。 いろんな前提条件、そして質問と答えのセットである。イメージ的にはTOEFLの問題みたいな感じだろうか。AIにまず短い文章を読ませて、次に簡単な質問に答えさせる。 ほんとにそんなことできんの? ということでKerasにはbAbiのサンプルが用意されているわけだが、相変わらずAIのマッチョマンたちのサンプルはlossが下がることだけが示されて、どんな質問にどんな風に答えられていったか、ようはプロセスが見えない。まあだからオレのネタにできるわけですが。 そこでbAbiサンプルを改造して、どんな風にAIが成長していったか成長を見守ることができるようにしてみたよ。 実際に実行してみると、100回くらい学習すると、こんな感じで答えられる。説明: John travelled to the hallway . Mary journeyed to the bathroom .質問: Where is John ?正解: hallway予測した正解:hallway説明:John travelled to the hallway . Mary journeyed to the bathroom . Daniel went back to the bathroom . John moved to the bedroom .質問:Where is Mary ?正解:bathroom予測した正解:bathroom説明:John travelled to the hallway . Mary journeyed to the bathroom . Daniel went back to the bathroom . John moved to the bedroom . John went to the hallway . Sandra journeyed to the kitchen .質問:Where is Sandra ?正解: kitchen予測した正解:kitchen説明:John travelled to the hallway . Mary journeyed to the bathroom . Daniel went back to the bathroom . John moved to the bedroom . John went to the hallway . Sandra journeyed to the kitchen . Sandra travelled to the hallway . John went to the garden .質問:Where is Sandra ?正解: hallway予測した正解:hallway説明:John travelled to the hallway . Mary journeyed to the bathroom . Daniel went back to the bathroom . John moved to the bedroom . John went to the hallway . Sandra journeyed to the kitchen . Sandra travelled to the hallway . John went to the garden . Sandra went back to the bathroom . Sandra moved to the kitchen .質問:Where is Sandra ?正解: kitchen予測した正解:kitchen
     特に最後の質問はかなり入り組んでいる。 最後の質問をGoogle翻訳にかけるとこんな感じ

    ジョンは廊下に行った。メアリーはバスルームに旅をした。ダニエルはトイレに戻った。ジョンはベッドルームに移動しました。ジョンは廊下に行った。サンドラは台所に旅をした。サンドラは廊下に行った。ジョンは庭に行った。サンドラはバスルームに戻った。サンドラは台所に移動しました。

     まあ人間でもややこしい気がするがAIは冷静に「あ、サンドラは台所に行ったのね」と解釈して平然とkitchenと答えている。 ちなみにこれはEnd to End Memory Networkというモデルなのでこんなにうまくいくんだけど、同じようなサンプルであるRNNだとうまくいかない。 しかし、この問題文自体がかなり簡単に解釈できるようになっていることを差し引いても、ちょっと驚異的な性能であると言わざるをえない。 今のところbAbiが英語だから英語のQ&Aだけど、日本語になれば当然日本語もできるわけで。ここまで来るとマジかよという感じだ。 
  • 【久々】今だからDeep Dreamを振り返ってみる【深層学習ネタ】

    2017-07-05 06:03  
    102pt
    数年前に話題になったDeep Dreamという技術がある。いや、これを技術と呼んでしまっていいものかどうか少し躊躇があるけれども、まあDeep Dreamというネタがある。Deep Dreamは、学習済みのニューラルネットワークを利用して、ニューラルネットワークが検出した特徴を強調することで画像の中から思わぬ特徴を見出し、まるで悪夢のような効果を作り出すことで注目を集めた。長らくDeep DreamはオリジナルのCaffeの実装が知られていて、使用されるモデルも最初のInceptionモデル(GoogLeNet)が使われていたが、Kerasの実装だとInception-v3を使っても同様の結果を得ることが出来るというのと、そもそもKerasのほうがCaffeよりいじりやすいのでこれを使っていろいろ遊んでみた。まず、共通的な認識として、Inceptionも、Inception-v3も、インセ
  • 【深層学習】人工知能を作るために必要なのは叡智ではなくトンチだ! 【ポエム】

    2017-04-27 11:05  
    1pt
     唸りを上げて深層学習の案件が増えてきた。 日本初の深層学習特化型企業であるUEI(PFNが深層学習に特化したのはつい最近なので我々のほうが数ヶ月だけ早かった)としては、仕事が来れば来るほど唸るほどの計算資源が唸り、部屋の温度が上がり、オレたちのテンションも上がるという好循環を産んでいる。 あまりにアレな内容なので以下会員向け 
  • 【深層学習】顔から料理、料理から顔を生成するCycleGANを作った【よろしく哀愁】

    2017-04-24 15:09  
    1pt
     深層学習の進化はとどまるところを知らない。 とりあえず馬がシマウマになるCycleGANというのが面白かったので、吾輩もやってみた。 CycleGANは、クロスドメイン生成学習という最近流行りのやつで、似たやつではDiscoGANというのがある。CycleGANはそれの高精度版と思えばいい。 全く異なる2つの領域の画像を学習させると、なんだか知らんがいい感じに一方からもう一方を生成できる。たとえば馬とシマウマ、男とオンナ、写真と絵、などなど。 と、いうことは、もしかしてもしかして、食べ物と人間でもいけるんじゃないの? というわけで善は急げでやってみた。結論としては出来てしまった。出来過ぎと言ってもいい。  学習と推論にはもちろんDEEPstationを使用。オレのは70万円するProfessional Editionだ!Pascal世代のTITAN X搭載 しかしやはりDEEPstati
  • 【けっこう】Mastodon向けにボットを作ってみた【便利】

    2017-04-20 06:08  
    10pt
     Mastodonが盛り上がっているので、UEI公式アカウントを作ってみたものの、毎日自分で情報を配信し続けるのがしんどいので、それくらいはマッスィーンにやっていただこうかと思ってBotを作ることにした。 いや、仕事で使うGPUクラウドのアカウントがなかなかできないんで、待ってる間に暇つぶしで作ったというのが正解なんだけど。 結果はこんな感じ コーネル大学図書館のarXiv.orgのArtificial Intelligenceカテゴリーには毎日5〜20の論文が投稿されている。はっきり言ってこれを全部読める人間はいない。 そのうえ僕達ジャパニーズたちは頭を英語脳に切り替えないといけない。アメリカに住んでいて、アメリカの会社で働いて、経営して、今もアメリカの会社の社長をやっている僕に言わせれば、アメリカに住んでいたら英語が自然に身につくというのは、痩せ我慢に過ぎない。 たしかにアメリカにしば
  • 【深層学習】FacebookがCaffe2を発表!【またかよ】

    2017-04-19 07:44  
    10pt
     深層学習といえばCaffe。そういう時代がたしかに有りました。もう二年前だけど。 しかしすっかりボロボロで時代遅れになったCaffe。Facebookも、FAIR(Facebook AI Research)からPyTorch出すし、もうCaffeはお払い箱かな・・・と思ったら!! コレですよ。 その名もCaffe2!!ヒネリなし!! ドメインもCaffe2.aiなんだよね。どうすんの。バージョンアップするごとにドメイン取り直すの?それともX11みたいに、Caffe2だけで30年くらいやるつもりなの? そのあたりの真意はよくわかりませんが、さすがFacebook。2つも別のAI研究機関を持っているからこそできる芸当ですな。 Caffe2の説明によると、PyTorchとの違いはこんな感じCaffe2は、モバイルや大規模な展開で優れた性能を発揮するように設計されています。 Caffe2は、Ca
  • 最近のニューラルネットワーク

    2017-04-09 08:27  
    1pt
     最近のニューラルネットワークはなんだか半端ない。もう追いかけるのがつかれるほどだ。 たとえば、畳込みを正方形のカーネルではなくて、ある程度散らばったところからサンプリングして効率化したり・・・クロスドメインで学習させて金髪から黒髪を生成したりその逆をしたり・・・クルマから顔を生成したり・・・靴からカバン、カバンから靴を生成したり・・・漢字の形を覚えさせたり・・https://kaonashi-tyc.github.io/2017/04/06/zi2zi.html Octree(八分木)を使って無駄な空間の計算を省いたり・・・ 
  • 【あけまして】GoogLeNetとResNetで多数決してみる【深層学習】

    2017-01-06 07:00  
    1pt
     pix2pixが面白すぎるのだが、ちょいと寄り道して基本に立ち戻った小ネタを紹介。 ニューラルネットワークが同じ学習タスクを学んだ時、一人より2人、2人より三人がいいというのはある程度常識ですが、本当にそうなのだろうか。 というわけで、とりあえずやってみました。 いつものようにぱくたそさんからこの猫の写真をお借りしてきて・・ こんな感じの雑なコードに読ませます。
    from deel import *
    from deel.network import *
    from deel.network.googlenet import *
    from deel.network.resnet152 import *
    from deel.commands import *
    import time
    deel = Deel()
    CNN2 = ResNet152()
    CNN = GoogLeNet()
    from