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LLM、GPT界隈を追いかけていて、GPTの仕組みと限界についての考察(2.1) - conceptualizationという記事を見かけた。これを見たとき、「どういうことか全然理解できない」という気持ちになった。また、その他LLMの解説記事を理解できないことが多く、自分の機械学習知識不足が明確になった。 理解できなかったことは悔しいし、LLMやChatGPTをうまく使いこなすには最低限どのような原理で動いているか理解したいと感じた。そこで一歩目として「ゼロから作るDeep Learning」を完走した。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者:斎藤 康毅オライリージャパンAmazon 知識なしからはじめたので時間はかかったが、次のように進めていった。 自分もコードを写経しながら読む レポジトリは https://github.co
この動画は3Blue1Brownの動画を翻訳・再編集し公式ライセンスのもと公開しているものです。 チャンネル登録と高評価をよろしくお願いいたします。 翻訳: Ufolium ufolium.comでは中高のレベルで楽しめる/学べる数学のコースを提供しています! https://ufolium.com 日本語版Twitter https://twitter.com/3B1BJP 元チャンネル(英語) https://www.youtube.com/c/3blue1brown 元動画(英語) https://youtu.be/wjZofJX0v4M Richard Turner's introduction is one of the best starting places: https://arxiv.org/pdf/2304.10557.pdf Coding a GPT with
「生成Deep Learning」を読みました 生成に特化したAIの本「生成Deep Learning」を読みました。 生成 Deep Learning ―絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする 作者:David Foster発売日: 2020年10月05日メディア: 単行本(ソフトカバー) 独創力とは、思慮深い模倣以外の何ものでもない とは18世紀フランスの哲学者ヴォルテールの言葉とのことですが、AIによる模倣と創造の境界に関して考えさせられるような本でした。 本の内容は、オートエンコーダからはじまりGANでの画像生成、文章生成、音楽生成。アテンション、強化学習の世界モデルまでとタイトル通り生成系のAI技術を幅広くカバーしています。 結構骨太で、AIの本は1冊目という人が読む本ではなくて、何冊かAI関係の書籍を読んで、ある程度自分で実践して、生成系のAI(Auto Encoderと
■しかくイベント :【SenseTime Japan ×ばつ Sansan】画像処理勉強会 https://sansan.connpass.com/event/230636/ ■しかく登壇概要 タイトル:深層学習時代の文字認識とその周辺 発表者: 技術本部 DSOC R&D研究員 宮本 優一 ▼...
はじめに はじめに ホモグラフィ推定とは 特徴量ベースの手法 特徴点の抽出・特徴量の計算 LIFT: Learned Invariant Feature Transform [1] SuperPoint: Self-Supervised Interest Point Detection and Description [2] LoFTR: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers [3] 対応関係の計算 Learning to Find Good Correspondences [4] Neural-Guided RANSAC: Learning Where to Sample Model Hypotheses [5] 画像マッチングベースの方法 Deep Image Homography Estimation [7] C
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 研究しなきゃなのはわかってるが何から始めればいいんだ、とりあえずでモデル組んだけどまともに動かん。なにがダメなのか分からねぇ、どこをどういじれば何がどう変わるんだ、、、と日々悲鳴をあげている中、Google Researchの研究者による、Deep Learning Tuning Playbook( https://github.com/google-research/tuning_playbook )が公開されました。 どうやら深層学習ネットワークをチューニングする際の考え方やら注意点を、Googleの神たちがまとめてくださ
問題に感じた箇所や改善すべきと思った点など、コメントいただけますと幸いです。レビューに貢献していただいた方には、感謝の印として、本書に名前を記載させていただく予定です(もちろん、同意のある方のみです)。下記のように、レビューアの方の名前をクレジットとして掲載する予定です。 左は『ゼロから作るDeep Learning ❷』、右は中国語に翻訳された『Deep Learning 2』なお、本のタイトルに「❺」とありますが、前作までの知識がなくても読める内容になっています。前提条件としては、Pythonと数学の基本的な知識が必要になります。数式も多く登場します。ちなみに、本書の概要は次のとおりです。 人気シリーズの第5弾。今回のテーマは「生成モデル」です。本書では「正規分布」から「拡散モデル」に至るまでの技術を繋がりのあるストーリーとして展開します。読者は小さな学びを積み重ねながら、ステップバイ
Currently, there is an astonishing amount of toil and guesswork involved in actually getting deep neural networks to work well in practice. Even worse, the actual recipes people use to get good results with deep learning are rarely documented. Papers gloss over the process that led to their final results in order to present a cleaner story, and machine learning engineers working on commercial prob
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ふかうら王の製作のためにdlshogiのソースコードをくまなく読んだので、Deep Learning型の将棋についてつらつらと書いてみる。 dlshogiとは dlshogiは先月に開催された将棋ソフトの大会「電竜戦」で優勝したGCTのエンジン部分(探索部)でもある。つまりは、dlshogiは現在、世界最強の将棋ソフトと言っても過言ではないだろう。従来の将棋ソフトとはどこが異なるのだろうか。今後、Deep Learning系の将棋ソフトの導入を検討している人向けにざっと書いていく。 ※(注記) 今回書くのは、現在のdlshogiの話である。将来的に改良される可能性は大いにあるが、2020年の電竜戦では、この仕様であったということである。 CPUを使うソフトとGPUを使うソフト、どちらがコスパがいいの? 今回、電竜戦で優勝したGCTをGeForce RTX 2080で動かすとfloodgateでR3
🌏fugahoge.bsky.social @Kapillareffekt その下の「手を動かして作り、時間をかけて考えた経験にこそ、いつの時代も変わることなく価値がある」ってのも良いね。 twitter.com/ryo1kato/statu... 2022年07月31日 16:46:00 bowwownko @bowwownko 確かに良いキャッチコピー。 実装や設計はコピペされてしまうけれども、設計したりより良い実装を書けるか経験などから発現される根源的なところはコピーできないということを結構日頃から自分に言い聞かせている。(アイデアだけ持っていかれたり、実装コピペされたりすることがあるから) twitter.com/ryo1kato/statu... 2022年07月31日 17:40:44
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ABEJAアドベントカレンダー2020の19日目の記事です。 この記事は何? 結局AIって何個データ必要なの?ってよく聞かれると思います。 そんなん知るか この記事では、ある程度精度が出ている既存のタスクにおいて、どんなデータを、どのくらいの量与えているかを調べた結果です。ちなみに、僕自身、すべてのタスクを扱ったことがあるわけでは無いので、ほぼ一部適当な部分もあるかと思いますが、ご容赦ください。あと、このデータが入ってないよ!ってツッコミも歓迎です。 あと、技術は常に進んでいるので、ちゃんと最新技術を追っておけば、より少ないデータで良い
DockerでDeep Learningしたいが、、、 せっかく新しく買ったM1搭載Macなのだから、環境はできるだけ汚さずに開発したいなぁ、という方は少なくないと思われます。 環境をクリーンに保つ方法の一つがDockerですけれども、 Deep Learningに必要なPyTorchとTensorFlowを両方利用できるいいarm64用Dockerイメージが見つからなかったので、なければ作れということで、作ってみました。 (PyTorchのビルドは何の苦労もなくできましたが、TensorFlowのビルドが辛いこと辛いこと、、、ビルドを開始して数時間経過後にエラーやらOut of Memoryやらが発生してその原因を特定してという苦行を何回繰り返したことか・・・) 現状、PyTorch 1.6/1.12とTensorFlow 2.3/2.9が使えます。(2022年08月03日現在) 動作確認
Magika is a novel AI-powered file type detection tool that relies on the recent advance of deep learning to provide accurate detection. Under the hood, Magika employs a custom, highly optimized model that only weighs about a few MBs, and enables precise file identification within milliseconds, even when running on a single CPU. Magika has been trained and evaluated on a dataset of ~100M samples ac
人気シリーズの第4弾。今回のテーマは強化学習です。実際のコードを提示し動かしながら学ぶという本シリーズのスタイルを踏襲し、外部ライブラリに頼らず、強化学習を支える基本的な技術やアイデアをゼロから実装しながら学びます。本書では読者が強化学習独特の理論を確実にマスターできるように、強化学習という難解なテーマの構成要素の一つひとつを「理論」と「実践」の双方から丁寧に解説します。数式だけで説明する理論書とは異なり、読者はコードを通してハッとする気づきを数多く得られるでしょう。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷数をご確認の上、ご利用ください。 正誤表 まえがき 1章 バンディット問題 1.1 機械学習の分類と強化学習 1.1.1 教師
# Import all the required components ... # Load pre-trained model model = torch.hub.load('facebookresearch/pytorchvideo', 'slow_r50', pretrained=True) # Load video video = EncodedVideo.from_path('some_video.avi') # Compose video data transforms transform = ApplyTransformToKey( key="video", transform=Compose( [ UniformTemporalSubsample(num_frames), Lambda(lambda x: x/255.0), NormalizeVideo(mean, st
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OPTiM TECH BLOG Advent Calendar 2020 12/8 の記事です。 お久しぶりです。R&Dの加藤です。最近買った大きな買い物はDAHONのK3です。 購入したのは8月末ですが、11月に入るまでスタンドが手に入らなかったです。現状の不満点は空気が入れにくいという事だけですね。輪行するには最適な自転車です。 去年執筆したこの記事はいまだに定期的にアクセスがあって嬉しいですね。まだ読んでない方は是非こちらも読んでみてください。 今回の記事はこれの補足に加え、コードを加えた実践的な内容になります。 tech-blog.optim.co.jp 記事執筆のモチベーションとしては、「最近PyCMというライブラリを使い始めたら思いのほか便利だったので伝えたい」という事なんですが、なかなかボリュームのある記事になってしまいました。忙しい人は必要な章だけかいつまんで読んでください
テックカンパニーをテックカンパニーたらしめているものはなにか?技術か、人か、それともチームなのか。 連載「Technology Company Internals」では、テックカンパニーの内側で働くエンジニアに、技術に精通したエキスパートが対面で話を聞き、テックカンパニーとは何か?を探るだけでなく、テックカンパニーを目指す企業の指針となることを目指します。 「オートノマス・バックオフィス」a.k.a「会社の自動運転」 -- 本日はお集まりいただきありがとうございます。今回は、「数年後のマネーフォワード」をキーワードに、ビジョンとテクノロジーの話を伺えるということで、大変楽しみです。まずは自己紹介をお願いします。 中出: 中出 匠哉と申します。マネーフォワードの取締役執行役員CTOを務めています。経営メンバーの一人として、テクノロジーで競争力を高めていくことをミッションの一つとして取り組んで
Deep NostalgiaTMへようこそ。インターネットで旋風を巻き起こしているセンセーショナルな機能! さらに増え続ける118百万点以上のアニメーション! 家族写真のアニメ化Animate the faces in your family photos with amazing technology. Experience your family history like never before!
深層学習を使う場合の学習効率化,高速化などの手法,テクニックなどが非常に網羅的にまとめられたサーベイ論文です 研究や開発で深層学習を使う人には非常に重要な知見の宝庫 "Efficient Deep Learning: A Surv... https://t.co/wxaJZOzttb
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Transformer is a deep neural network that employs a self-attention mechanism to comprehend the contextual relationships within sequential data. Unlike conventional neural networks or updated versions of Recurrent Neural Networks (RNNs) such as Long Short-Term Memory (LSTM), transformer models excel in handling long dependencies between input sequence elements and enable parallel processing. As a r
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In this paper I investigate the effect of random seed selection on the accuracy when using popular deep learning architectures for computer vision. I scan a large amount of seeds (up to 10ドル^4$) on CIFAR 10 and I also scan fewer seeds on Imagenet using pre-trained models to investigate large scale datasets. The conclusions are that even if the variance is not very large, it is surprisingly easy to
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人気シリーズの第5弾。今回のテーマは「生成モデル」です。本書では「正規分布」から「拡散モデル」に至るまでの技術を繋がりのあるストーリーとして展開します。読者は小さな学びを積み重ねながら、ステップバイステップで実装し、最終的には「Stable Diffusion」のような画像生成AIを完成させます。技術の面白さは細部にあります——ゼロから作る、数式に挑む。 関連ファイル サンプルコード 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた誤植や更新された情報を掲載しています。以下のリストに記載の年月は、正誤表を作成し、増刷書籍を印刷した月です。お手持ちの書籍では、すでに修正が施されている場合がありますので、書籍最終ページの奥付でお手持ちの書籍の刷版、刷り年月日をご確認の上、ご利用ください。 正誤表 まえがき ステップ1 正規分布 1.1 確率の基礎 1.1.1 確率変数と確率分布 1.1.
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How can neural networks learn the rich internal representations required for difficult tasks such as recognizing objects or understanding language? Yoshua Bengio, Yann LeCun, and Geoffrey Hinton are recipients of the 2018 ACM A.M. Turing Award for breakthroughs that have made deep neural networks a critical component of computing. Research on artificial neural networks was motivated by the observa
While deep learning has enabled tremendous progress on text and image datasets, its superiority on tabular data is not clear. We contribute extensive benchmarks of standard and novel deep learning methods as well as tree-based models such as XGBoost and Random Forests, across a large number of datasets and hyperparameter combinations. We define a standard set of 45 datasets from varied domains wit
Then, at runtime, a custom low-level kernel will be automatically created for your specific implementation and will rival a handcrafted GPU implementation. The kernel consists of about 60 lines of WGSL WebGPU Shading Language, an extremely verbose lower level shader language you probably don't want to program your deep learning models in! Asynchronous execution ❤️🔥 For first-party backends, an a
目的 有名所のDNN特許を調べてみました。ほとんどがGoogleの特許ですがBatchNorm、transformer以外日本で登録されていないのが多いですね。 調べたところで力尽きてちゃんとクレームはトップ以外読んでません。随時リストはアップデートしていきます。 参考: https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/c5mdm5/d_googles_patent_on_dropout_just_went_active_today/www.reddit.com 感想 Dropout,Batchnorm,transformerなど根幹特許を多くGoogleに抑えられていますが、基本的にはPatent Trollに対しての防衛でGoogleから権利行使することはないようです。(訴訟は今の所ない) 目的 感想 Tips 画像認識 Incept
問題に感じた箇所や改善すべきと思った点など、コメントいただけますと幸いです。どんなに小さな指摘や疑問でも構いませんので、気軽にコメントください。 またレビューに貢献していただいた方には、感謝の印として、本書に名前を記載させていただく予定です(もちろん、同意のある方のみです)。下記のように、レビューアの方の名前をクレジットとして掲載する予定です。 左は『ゼロから作るDeep Learning ❷』、右は中国語に翻訳された『Deep Learning 2』なお、本のタイトルに「❹」とありますが、前作までの知識がなくても読める内容になっています。前提条件としては、Pythonと数学の基本的な知識が必要になります。ちなみに、本書の概要は次のとおりです。 人気シリーズの第4弾。今回のテーマは強化学習です。実際のコードを提示し動かしながら学ぶという本シリーズのスタイルを踏襲し、外部ライブラリに頼らず、
The attention mechanism is the driving force behind modern neural network architectures, such as transformers. Understanding attention is the first step towards understand the inner workings of ChatGPT. Breaking news! Artificial intelligence is taking over the world. Or it is not? Here is what you need to know about a deeper concept of meta-learning. Meta-learning is learning about learning. Learn
"Deep Learning is Springer Nature’s bestselling book of 2024, cementing its position as a cornerstone resource in the field of artificial intelligence." - Springer Nature New: corrections to the first printing Solutions to exercises for chapters 2 to 10 available for download This book offers a comprehensive introduction to the central ideas that underpin deep learning. It is intended both for new
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