今回はGAN（Generative Adversarial Network）を解説していきます。 GANは“Deep Learning”という本の著者でもあるIan Goodfellowが考案したモデルです。NIPS 2016でもGANのチュートリアルが行われるなど非常に注目を集めている分野で、次々に論文が出てきています。 また、QuoraのセッションでYann LeCunが、この10年の機械学習で最も面白いアイディアと述べていたりもします。 “The most interesting idea in the last 10 years in ML, in my opinion.” –Yann LeCun GANは聞いたことはあるけれどあまり追えてないという人向けに基礎から解説していきたいと思います。それでは順に見ていきましょう。 目次 基礎理論 DCGAN 実装 論文紹介 まとめ 基礎理
米サンフランシスコで開催された「Deep Learning Summit 2017」にて、PFN は Chainer のマルチノードでの分散学習対応への取り組みについて発表しました。本記事では、その発表について詳しく説明していきます。 分散深層学習の重要性と現状 GPU の性能は継続的に向上していますが、より大きなデータを活用してより精度の高いモデルを実現するために、深層学習で使われるモデルのパラメータ数や計算量も増大しています。そのため、現在でも、Chainer を含む一般的なフレームワークを用いた標準的な学習では 1 週間以上かかってしまうようなユースケースが少なくありません。より大規模なデータを扱ったり、試行錯誤のイテレーションを効率化するために、複数の GPU を連携させ学習を高速化させることは重要な課題です。そこで、我々は Chainer にマルチノードでの分散学習の機能を追加す
昨年、libpam-mrubyを使って、Linux Serverにおける認証やその管理について思うところを書きました。今回はその続きです。 libpam-mrubyを使ってGithubのチームで認証をする OSSを使ってのLinuxユーザ管理といったら、一般的にOpenLDAPを用いると思いますが、LDAPって統合管理でやれること多いかわりにちゃんと使おうとしたら敷居が高い感じがするんです。LDAPを触る頻度が低いと、LDAPコマンドを毎回ググる事になり、地味に面倒というのは経験している人多いと思います。そして、自分たちがLDAPを通して解決したいことって単にsudo権限を持つ管理者かそうでないユーザの管理で意外とシンプルだったりします。それに気づかせてくれたのは、イケてる同僚の@pyama氏プロダクトのSTNSというやつで、STNSはユーザや鍵の管理をTOMLで行うというものでした。設定
2. 2 Eiji-K (Eiji-Kb) 2013 ゼネコン勤務 2013〜15 大学院（修士） 動画認識（スポーツ）の研究 現在 ディープラーニング勉強中 自己紹介 3. 3 Deep Colorization Zezhou Cheng Qingxiong Yang Bin Sheng http://www.cs.cityu.edu.hk/~qiyang/publications/iccv-15.pdf Automatic Colorization Ryan Dahl http://tinyclouds.org/colorize/ Colorful Image Colorization Richard Zhang Phillip Isola Alexei A. Efros http://richzhang.github.io/colorization/ デ
ども、@kimihom です。 今回は月額課金モデルの Web サービスを実現したい企業向けに設計の参考になる情報を提供できればと思う。こういう情報は割と自分なりに設計して実装するっていうパターンが多いかと思うが、とても大事なことなので慎重に検討していこう。 決済サービスの選択 まずは決済サービスをどれにするかって話。ここで一番大事なのは、扱うカード提供会社の種類だ。 Visa, Master は当然として、その他のクレジットカード会社が使えるのかどうか。ここは顧客のカード登録の自由度を決めるので、実は決済手数料よりもよっぽど大事な項目になる。要チェックだ。 あとは企業によっては収益が出た後の支払いフローも確認しておいたほうがいいかもしれない。収益の確定はいつで、支払いはいつなのか。黒字倒産するほど急成長することは稀だとは思うが、そのあたりのキャシュフローも事前に把握しておく必要がある。
こんにちは！ Misoca開発チームのめろたん(@renyamizuno_)です！ 最近、いわゆる「トゥルーワイヤレスイヤホン」というのを買いました。 ボタンを２回押すとアシスタント機能(OK Googleとか)が立ち上がるのですが、 僕の場合は 「null」と発声 pic.twitter.com/YUWf3Ck1fY— わかり亭めろたん。 (@renyamizuno_) 2017年1月25日 「null」が立ち上がりました*1。 はい。 たーのしー！ 最近、「けものフレンズ」なるアニメが流行っていますね！ その影響をもろにうけていてMisocaちほーでも「たのしー！」とか「すごーい！」とかがすごーい流れてます。 その波はとどまること無く、オフィスに来ていた技術フェロー*2の@kakutaniさんにまで流れていたようで、 技術顧問が「すごーい」「そうなんだー」「たのしー」としか言わなくなっ
今日ふいにエゴサーチをしてみた時に違法アップロードサイトを発見した時の率直な感想です。 違法アップロードが横行することで私のような弱小サークルがこんな風に思う、という一つの意見として認識していただければ幸いに思います。 私はコミックマーケット75からおよそ2年程サークル活動をしていました。その後活動を休止、5年程経った2016年に縁あってコミックマーケット90（以下C90）からまた同人誌制作を開始し、夏コミ、冬コミと書店委託のみですが同人誌を発行しました。漫画制作に関して素人＋5年も経っていたため同人作家としての知名度もなく、売れなくて当然だろうと思っていましたが、実際活動してみるとやはり売れない、それだけではなく「見てもらえない」という問題に直面しました。活動を再開したC90に合わせて制作した同人誌は現在も赤字。コミックマーケット91（以下C91）の新刊は最近なんとか印刷費を回収できた、
先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い
Extended OutageYesterday, February 8th, at 12:30PM PT Instapaper suffered from an outage that has extended through this morning. After spending multiple hours on the phone with our cloud service provider, it appears we hit a system limit for our hosted database that’s preventing new articles from being saved. At this time, our only option is to export all data from our old database and import it i
以前TensorFlow r0.12で追加された”TensorBoard: Embedding Visualization”を使って、きゅうり画像に対する畳み込み層で抽出した特徴量を可視化してみたのですが、Inception-v3も割ときゅうり仕分けのための特徴量を抽出できてるなと。 ・自分で作った４層のＣＮＮ ・Inception-v3（pool3の出力） Inception-v3が抽出している特徴量でも、きゅうりの等級を割と区別できてるように思える。 ということで、転移学習を試してみたくなったので、そのやり方を調べてみました。 TensorFlow/modelsで用意されてた!? 手始めに、学習済みモデルがないかなと探していたのですが、TensorFlow/modelsリポジトリにありました。 Pre-trained Models ILSVRC-2012-CLSのデータセットで学習させ
ベーシック Advent Calendar 2016 10日目は、 17卒内定者の@enta0701です。 今年の9、10月ごろ、Cos類似度という単語を知りました。 ４日目の記事にもありますが、レコメンドシステムなんかにも使えるそうです。 なにやら面白そうな匂いがしたので、実際に文書同士の類似度計算を Cos類似度と、ググっていたときに頻繁にでてきたDoc2Vecで試してみようと思います。 Cos類似度とは ２つのデータにおいて、特にn次元のベクトル同士を比較する際に扱われるそうです。 数式で書くとこんな感じ。 $$ similarity = cos\theta = \frac{A \cdot B}{||A|| ||B||} $$ 内積ですね。 この値が1に近いほど類似度が高く、0に近いほど類似度が低いことを表します。 Cos類似度を使って文書を比較する際には、文章中の単語に重み（特徴）
君は仮歌もうたえるフレンズなんだね！すごーい！「ようこそジャパリパークへ（仮歌）」Vocal：オーイシマサヨシMusic & Lyrics, Arrangement：大石昌良Chorus：オーイシマサヨシDrums：山内"masshoi"優Video Editor：トミサカ主題歌シングル『ようこそジャパリパークへ』2017.2.8（水）リリースCD特設サイト→http://www.jvcmusic.co.jp/kemono-friends/ 『けものフレンズ』公式サイト→http://kemono-friends.jp/ TVアニメ『けものフレンズ』公式twitter（@kemo_anime）1話：watch/1484126967 大石昌良公式サイト→http://www.014014.jp大石昌良公式twitter（@Masayoshi_Oishi）動画はこちらの公式さまから頂きました！
授業で「Deep Learningを使って何か作る」という課題を与えられました。チーム開発なのですが、知らないうちにテーマがツイートの自動生成に決まっていたので実装をやりました。発表内容は以下のスライドを見てください。 以下、実装の詳細を説明します。 使ったコードはkivantium/rnn-twitter · GitHubに置いてあります。 github.com char-rnn (Keras) char-rnnはKarpathyがThe Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networksで紹介したことで有名になり、各種フレームワークに移植されているLSTMの有名なモデルです。モデルの説明はKarpathyの記事を読んでください。 Kerasを使いたかったのでkeras/lstm_text_generation.py at ma
「Kubernetesはオープンソースのコンテナオーケストレーションのデファクトになった」と、CoreOSがfleetの開発を終了、代わりにKubernetes採用を発表 Dockerの競合としてコンテナに最適化したContainer Linux（旧CoreOS）などを展開するCoreOSは、これまで同社が推進してきたコンテナオーケストレーションツール「fleet」の開発を終了し、今後はKubernetesを採用すると発表しました。 today we are seeing widespread adoption of Kubernetes, which has become the de facto standard for open source container orchestration. 現在、Kubernetesは広く使われており、オープンソースのコンテナオーケストレーションと
Bash on Windowsが強化、Linux版のJavaやGo、PostgreSQLなどもWindowsで実行可能に。3月リリースのWindows 10 Creators Updateで マイクロソフトは来月（2017年3月）登場予定のWindows 10の大型アップデート「Windows 10 Creators Update」で、Windowsに取り込んだLinux機能の「Bash on Ubuntu on Windows」とその背後にある「Windows Subsystem for Linux」（以下、両者をまとめて「Bash on Windows」に省略）の強化を行い、これまで実行が困難だったLinux版のJavaやPostgreSQLなども実行可能になることを、2月8日（日本時間2月9日未明）のイベント「Windows Developer Day - Creators Upda
だんだん組 @DangYamamoto #ドラム型洗濯機埃掃除 これから、ハウスクリーニングの『テイユー株式会社』さんに、ドラム型洗濯機の掃除をお願いしたらすごかった件を呟きます。 ツイッターに掲載することは直接許可をいただき済みです。 テイユーさんのブログです➡︎teiyu.co.jp/%E3%83%8F%E3%8… 2017-01-31 23:33:14 だんだん組 @DangYamamoto #ドラム型洗濯機埃掃除 我が家の最高級家具、東芝のドラムの洗濯機様。 洗濯物と洗剤を入れてボタンを押せば乾燥まで自動でやってくれる生活時短最強といいきれるすごいやつ。 値段はかなりお高いが、水道代は縦型よりも大分お得。 長く使えば、元は取れるといいきれる 2017-01-31 23:38:56
🍑ももクリ３年だぁ～Ｚ♪🌰 @MomoKuri_3dZ 我が地方の言い伝えでは､『ぎじゅつかてい』と称された神事(？)に作られていたそうです。文鎮や、“いんたーほん” と言うのも作られていたそうです(^o^)/ twitter.com/shirofox/statu… 2017-02-06 08:11:46
ゆき @hirocore61 もうコンビニのバイトやらない🙅 お客さん、ほかの店員に移っても知らないから、バイオテロ起こすからね🤷🏼♀️ https://t.co/t4TFfXToMd 2017-02-09 18:47:45
2017/02/13 タイトルおよび記事の内容を変更して再公開いたしました。 以前の内容に、引用および言及をするべきではない箇所があったことをお詫び申し上げます。 ----------------------------------------------------- こんにちは。はち (@rollhachi)です。 けものフレンズが流行っているらしいです。 昨日投稿したグーグルトレンドを用いたランキング記事に入っていた「幼女戦記」と「クズの本懐」の２作品と２月６日から３０日の期間で改めて比較してみると・・・ あれ！？流行っているとは言いにくい！！ ところが直近７日間のデータを見てみると・・・ すっごーい伸びてきてる！！！！ 昨日の４８作品での比較では３５位前後に位置していた作品が３位の「幼女戦記」を食うような勢いで伸びていますね。 なぜこんなに広まったのか気になりませんか？ 僕は気にな
Chart of the Morse code 26 letters and 10 numerals[1] This Morse key was originally used by Gotthard railway, later by a shortwave radio amateur[2] Morse code is a telecommunications method which encodes text characters as standardized sequences of two different signal durations, called dots and dashes, or dits and dahs.[3][4] Morse code is named after Samuel Morse, one of the early developers of
アニメ「おしりかじり虫」の声などで知られる声優・金田朋子（43）が、9日放送のTBS系『ニンゲン観察バラエティ「モニタリング」』（毎週木曜 後7：56）に出演し、第1子を妊娠中であることを発表した。現在妊娠6ヶ月で、6月に出産予定という。 この日の放送では、「芸能人が幼稚園の先生になったら、園児は言うことを聞いてくれるか」のテーマで、お笑いトリオ・ジャングルポケットからおたけ、太田博久とともに幼稚園ロケへ赴いた金田。今回のロケ挑戦を決めた理由として「実はわたしね、お母さんになるんです」と告白すると、おたけと太田も「ほんとに？ （情報）初出し？ おめでとうございます！」と驚きの表情を見せた。 エンディング、スタジオでお笑いコンビ・ブラックマヨネーズの小杉竜一から祝福されると、共に番組出演していた夫で俳優・森渉（33）と2人で「ありがとうございます！」と笑顔で答え、「けっこうお腹大きくなったん
動画配信サービス「niconico」の「プレミアム会員」が、2006年のサービス開始以来初めて減少に転じたことが分かりました。 niconico カドカワの平成29年3月期第三四半期決算短信によると、2016年12月末時点でのプレミアム会員数は252万人。9月末時点の発表では256万人となっており、約4万人の減少となりました。 平成29年3月期第三四半期決算短信より、該当部分 「プレミアム会員」はniconicoをより快適に楽しむための有料サービスで、月額540円を支払うことで、混雑時でも高画質で動画を再生できる、ユーザー生放送を配信できる、ニコニコ生放送視聴時に優先的に入場できる――といった特典を得ることができます。 関連キーワード 決算 | 動画 | 登録会員数 | ニコニコ動画 | 有料サービス | 動画配信 | 動画共有サービス advertisement 関連記事 ネットを知らな
import tensorflow as tf from tensorflow.python.client import timeline run_options = tf.RunOptions(trace_level=tf.RunOptions.FULL_TRACE) run_metadata = tf.RunMetadata() _, loss_value = sess.run([train_op, loss], options=run_options, run_metadata=run_metadata) step_stats = run_metadata.step_stats tl = timeline.Timeline(step_stats) # Tensorの利用メモリもshow_memory=Trueでとれるが割愛 ctf = tl.generate_chrome_trace
はじめに Googleが作成したDeepLearningフレームワークのTensorflow いろいろ記事が上がっていて非常に面白いですが、実際にNNを組む際に使用する関数はどれ？というのを備忘としてまとめてみました なお筆者はDeeplearningを大学で学んだわけではなく自己学習しただけなので、間違いも多々あるかと思いますが、後学のため指摘いただけると幸いです 畳込み層で使用 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None) 畳込みを行う関数 他にはdepthwise_conv2d, separable_conv2dが存在する 第1引数: input インプットデータを、4次元([batch, in_height, in_width, in_channels])のテンソルを渡
TensorFlowのチュートリアルをやってみる（2） 概要 NN初心者がTensorFlowのチュートリアルの内容を寄り道しながらこなす企画のパート2。 今回はDeep MNIST for Expertsのところ。前回は単純なモデルで91%程度の精度だったけど、今回は畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network）で99%以上の精度を達成するらしい。 バージョンは0.7.1でPython3.4、GPU版を利用。OSはUbuntu系。 @CretedDate 2016/03/21 @Versions python3.4.3 tensorflow0.7.1, CudaToolkit7.5 前回の復習 まずは前回の復習からスタートしている。 import tensorflow as tf # MNISTのデータ読み込み from tensorflow.
TOPICS System/Network 発行年月日 2017年02月 PRINT LENGTH 784 ISBN 978-4-87311-790-4 原書 Systems Performance FORMAT PDF EPUB 本書はエンタープライズ環境とクラウド環境の両方を対象としたオペレーティングシステムおよびオペレーティングシステムのコンテキストにおけるアプリケーションのパフォーマンス分析と向上について解説します。主にLinuxとSolarisベースのオペレーティングシステムに含まれるツールとその使用例やチューニング可能パラメータの設定を通じてシステムパフォーマンスを引き出す手法を学びます。CPUやメモリ、ファイルシステムなど個別テーマごとに設けられた各章の前半では、用語、考え方、方法論について述べ、後半では実装の具体例を示しつつ、アーキテクチャ、分析ツール、チューニングなどを解
再就職に向けて面接を受けてきた。かつて血で血を洗うような争いを繰り広げた同業他社から声を掛けられたのだ。食品業界の底辺を跋扈していた同じ穴のムジナ。内情は想像がつく。隣りの芝生は青いというが、絶対に青いはずがない。だが、長年の社畜生活で芝生の色を青くするのも鮮血で染めるのも自分次第であることを僕は知っている。新ボスは僕のことを大変評価してくれていて、営業部門の中間管理職、課長待遇で迎えてくれるといってくれた。「前職でも営業課長だったよね」「部長でした…」このやりとりの後に訪れた沈黙より重苦しい沈黙を僕は知らない。完全実力主義、学歴は関係ない、グローバルに展開と暑苦しいアピールをする新ボスは、おそらくいい人なのだろう。ただし、そこそこ学歴もあって既得権益、年功序列、終身雇用を是とする僕とは住む世界が違いすぎた。だが、何よりも無職生活から抜け出したかった。僕くらいの中年になると「停滞！」をアッ
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