We’ve developed a simple meta-learning algorithm called Reptile which works by repeatedly sampling a task, performing stochastic gradient descent on it, and updating the initial parameters towards the final parameters learned on that task. Reptile is the application of the Shortest Descent algorithm to the meta-learning setting, and is mathematically similar to first-order MAML (which is a version
2016年1月15日に行われたNVIDIA Deep Learning Day 2016での講演です。 エヌビディア合同会社 エンタープライズビジネス事業部 井﨑 武士 既にディープラーニングの活用は拡がっています。このセッションでは世界中の様々な事例をご紹介します。またドワンゴ、みずほ証券、ABEJAをゲストにお迎えして、日本でのディープラーニングの先進的な事例をご紹介して頂きます。 FACEBOOKの提唱するBig Surアーキテクチャなど、ディープラーニングを活用するためのシステム構築のノウハウや、Microsoft Azure、IBM SoftLayer など、ディープラーニングに最適なクラウドの活用についてもご紹介します。 さらにディープラーニングのシステム構築を請負うインテグレーター各社（NTTコムウェア、クロスコンパス、システム計画研究所、テクノスデータサイエンス・マーケティ
ディープラーニングが猛威を振るっています。私の周りでは昨年から多く聞かれるようになり、私も日経BPさんの連載で昨年5月にGoogleの買収したDeep Mind社について触れました。今年はさらに今までディープラーニングについて触れていなかったメディアでも触れられるようになってきましたね。例えば、イケダハヤトさんも先日。高知でも話題になっているのですね。 私事ですが、今度湯川鶴章さんのTheWaveという勉強会で、人工知能とビジネスについて一時間ほど登壇させていただくことになりました。有料セミナーということです。チャールズべバッジの解析機関についてはこのブログでも以前触れましたが、「機械が人間を置き換える」みたいな妄想は100年位は言われていることですね。「解析機関」「機械学習」「人工知能」「シンギュラリティー」など、呼び名はどんどん変わり、流行り廃りもありますが、最近ロボットの発達も相まっ
The best of CES 2025Presenting our 12 finalists, plus the winner of our best in show award.
Emerging technology review シリコンバレーからの先端技術分析レポート。先端技術を学び、日本企業の経営戦略と製品計画策定に寄与。未来を生み出すベンチャー企業やファウンダーと接し、イノベーション誕生の思想に迫る。 “Emerging Technology Review” is research reports featuring the latest technologies. The articles analyze the new wave of the technologies and explores the Silicon Valley culture and innovations. ■featured stories シリコンバレーからの先端技術分析レポート (ブログへのリンク) ■about シリコンバレーで生まれる先端技術を解析 VentureCl
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ 業界動向 ＞ 市場動向 ＞ AI、IoT、ビッグデータなど知っておくべき4つの俯瞰図 業界動向 業界動向記事一覧へ [市場動向] AI、IoT、ビッグデータなど知っておくべき4つの俯瞰図 2015年7月15日(水)田口 潤（IT Leaders編集部） リスト 米国ではベンチャーキャピタリストなどの投資家が、担当分野の俯瞰図（ランドスケープ）を作成し、公開しているケースがある。分野の動きを追ったり企業動向を把握するには状況を一覧して把握できる俯瞰図が、とても都合がいいからだだろう。この種の整理は日本のITリーダーにとっても大いに参考になる。 例えば、Machine Intelligence（http://www.shivonzilis.com/）。いわゆるスマートマシン分野の俯瞰図だが、コア技術だけでもArtificial Intel
人間と同じようにロボットが試行錯誤を繰り返しながら、組み立て作業などの運動課題を自ら学習していくアルゴリズムを、米カリフォルニア大学バークレー校（UCバークレー）ロボット学習研究室のチームが開発した。人工知能の一種である「ディープラーニング（深層学習）」を使ったもの。 このアルゴリズムに基づくソフトを組み込んだロボットの「BRETT」は、３次元空間での詳しい周辺環境をプログラミングすることなく、任務の最初と最後の状態を与えておくだけで、レゴブロックを組み合わせたり、洋服のハンガーを棚に置いたり、おもちゃの飛行機を組み立てたり、水筒のキャップを回して締めたり、といったさまざまな作業のやり方を自ら学習していったという。 工場と違って家庭や事務所の環境は常に変化する。そのため、想定シナリオに合わせてあらかじめプログラミングしていくやり方は、条件が膨大になり実用的ではないという。ロボットをそうした
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