3. 現在のDNNを1枚でおさらい l 活性化関数には区分線形関数を使い、伝搬は減衰/発散もしなくなった – 例例：Relu f(x) = max(0, x) これはsoftplus log(1+exp(x))のhard版 l 最適化にはRMSPropやAdamなどHessianのオンライン推定版を使う l Batch正規化層で、各層の⼊入⼒力力は常に平均0, 分散1に正規化し学習を容易易に l ResNet: f(x) = x + h(x) を使うことで 1000層を超えても学習可能に l 変分ベイズとの融合で、⾮非線形の⽣生成モデルの学習も容易易に – 特に潜在変数が連続変数の場合は変数変換トリックで効率率率よく学習可能 – 半教師あり学習、1ショット学習が可能に l 強化学習との融合で、⽣生の⼊入⼒力力から
画像認識や音声認識などで他の機械学習技術を凌駕する認識性能を次々と実現しているディープラーニング（深層学習）技術。特に、性能向上が目覚ましいのが、画像中の物体認識などに使われる「畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network：CNN」だ（関連記事）。今後、家電製品やセキュリティー用カメラ、自動車の自動運転、そしてロボットビジョンなどさまざまな分野で応用が広がりそうである。 そのCNNの原型「ネオコグニトロン」を1979年に世界で初めて発表したのがファジィシステム研究所 特別研究員の福島邦彦氏である。原型といっても、現在のCNNとは学習手法が異なるだけで、ニューラルネットワークとしての基本構造はほとんど同じである。 ネオコグニトロンの発表後、福島氏は大阪大学ほかいくつかの大学で教授職を歴任。日本神経回路学会（JNNS） 初代会長、国際神経回路学会（I
人工知能学会監修『深層学習 — Deep Learning』出版の案内 本連載解説の記事を加筆・再編集した書籍『深層学習 — Deep Learning』を近代科学社から2015年10月31日に出版しました． 監修：人工知能学会 著者：麻生 英樹，安田 宗樹，前田 新一，岡野原 大輔，岡谷 貴之，久保 陽太郎，ボレガラ・ダヌシカ 編集：神嶌 敏弘 出版：近代科学社 出版社のページ サポートページ 人工知能学会誌 連載解説「Deep Learning（深層学習）」 現在では記事は無料で公開されています． 安田 宗樹「ディープボルツマンマシン入門 : ボルツマンマシン学習の基礎」人工知能学会誌 Vol.28 No.3 (2013年5月) 麻生 英樹「多層ニューラルネットワークによる深層表現の学習」人工知能学会誌 Vol.28 No.4 (2013年7月) 岡野原 大輔「大規模Deep Lear
とは、二歩先の未来を読み、新しい時代を積極的に切り開いていこうとする人たちのコミュニティであり、プラットフォームです。 TheWaveとは、二歩先の未来を読み、新しい時代を積極的に切り開いていこうとする人たちのコミュニティであり、プラットフォームです。核になっているのは、TechWave塾改めTheWave湯川塾の塾長である湯川鶴章と、同塾の塾生OB・OGたち。ただ湯川鶴章と塾生に限定されるわけではなく、同じように二歩先の未来を読み、新しい時代を積極的に切り開いていこうとする人たちをも取り込んだ大きなコミュニティを目指します。 またプラットフォームとしているのは、このブログTheWave.jp上で同じような志を持った人たちの活動を記事として取り上げることで、そうした人たちの活動を支援したり、新しいプロジェクトの立ち上げを推進することを目指しているからです。
AWS Week in Review – March 6, 2023 It has been a week full of interesting launches and I am thrilled to be able to share them with you today. We’ve got a new region in the works, a new tool for researchers, updates to Amazon Timestream, Control Tower, and Amazon Inspector, Lambda Powertools for .NET, existing services in new locations, lots of […] In the Works – AWS Region in Malaysia We launched
We've previously talked about using recurrent neural networks for generating text, based on a similarly titled paper. Recently, recurrent neural networks have been successfully applied to the difficult problem of speech recognition. In this post, we'll look at the architecture that Graves et. al. propose in that paper for their task. Neural Network ArchitectureWe will begin by discussing the archi
米Yahoo Labsやスタンフォード大学の研究者らが新たな顔認識アルゴリズムを開発したそうだ（MIT Technology Review、Slashdot）。この新しいアルゴリズムは従来難しいとされてきた斜めを向いたものや、上下逆さまの場合など真正面を向いていないものも顔として識別できるという。 今回開発されたアルゴリズムは 「deep convolutional neural network」というニューラルネットワークを用いて学習させる手法で開発されているとのこと。研究者らは20万の様々なアングルから撮影した顔を含む画像と顔を含まない2000万の画像を合わせたデータベースを作り、128の画像を1つのバッチとして5万回繰り返し学習させたという。このような多階層ニューラルネットワークの学習によりアルゴリズムの精度を向上させたとのこと。特に以前は非常に難しかった上下逆さまの顔の識別が飛躍的
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ソフトバンクが「Pepper」を発表したり、GoogleやFacebookが専門の研究施設で開発を進めたりするなど、大手IT企業による人工知能への投資が進められています。そんな中、ドイツにあるテュービンゲン大学の研究チームが、感情を持ち自己学習する人工知能を搭載したマリオのプロジェクトを進めています。 人工知能を搭載したマリオのプロジェクト「An Adaptive Learning AI Approach for Generating a Living and Conversing Mario Agent」がどういったものであるかは、下記のムービーから確認可能です。 Mario Lives! An Adaptive Learning AI Approach for Generating a Living and Conversing Mario Agent - YouTube 認識能力を研
とりあえず読んでみたい、という方は：「ニューラルネットワークと深層学習」日本語訳のページをご覧ください。 Deep Learningってのがマジヤバイらしい・・・でも、取っかかりがつかめない・・・ ここ最近、Deep Learningの盛り上がりが凄いですね。私の中でも、深層学習を覚えなきゃ、置いてかれてしまい、ついには自分の仕事までAIに奪われるのでは、という危機感と、逆に今Deep Learningを使えるようになれば未来の発明者になれるのでは、という期待感が高まり、Deep Learningを勉強しなくては、と思い続けていました。 しかしながら、私はDeep Learningがどうしても理解できませんでした。これまで何十種類ものDeep Learningの教材を試してきました。しかし、Deep Learningがどうしても理解できませんでした。しかし、世の中にある文書で、なかなかとっ
日本IBMは2014年12月4日、同社の人工知能「Watson」が考案した料理のレシピを実際に作って披露するというイベントを開催した。Watsonは自然言語で書かれた文章を学習し、その内容を元に質問に応答できるという「質問応答システム」である。Watsonは既存の9000種のレシピを学習することで、人間のシェフのリクエストに応答してレシピを考案できるようになったという。 Watsonが考案したレシピは、「ミシュランガイド東京2015」で二つ星を獲得した東京・西麻布のフランス料理店「レフェルヴェソンス」の生江史伸エグゼクティブ・シェフが実際に調理した（写真1）。Watsonは米国の人気料理雑誌「ボナペティ」が掲載した9000種類のレシピを学習しており、生江シェフが三つのキーワードをWatsonに与えると、その内容に応じたオリジナルレシピを考案したのだという。 Watsonが考案したレシピは、
人工知能の進化はめざましく、周囲の交通状況を判断して自動で運転する自動運転車や、人間と区別がつかないほど正確な解答を出すスパコンなどが登場しており、「このままではロボットが人間の仕事を奪い尽くすのではないか？」と心配する声が上がるほどです。知的な行動の中でも「芸術」分野についてはコンピュータは人間の足下にも及ばない、と考えられてきましたが、進化を続けるコンピュータアルゴリズムはゴッホやピカソなどの芸術性を理解しつつあるようです。 Extending Van Gogh’s Starry Night with Inpainting—Wolfram Blog http://blog.wolfram.com/2014/12/01/extending-van-goghs-starry-night-with-inpainting/ モナ・リザやひまわりなどの名画は人類の共有財産とでもいうべき芸術作品で
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