住所
文京区
出身
-
ハンドル名
TAKさん
ブログタイトル
研究開発
ブログURL
http://blog.livedoor.jp/tak_tak0/
ブログ紹介文
シリコンバレーベンチャーみたいに深い科学技術を事業化したいです。
自由文
「深い技術」をやっています
更新頻度(1年)

18回 / 4167日(平均0.0回/週)

ブログ村参加:2007/08/27

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TAKさんのブログ記事

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  • Photo Wake-Upのモデルと構成技術

    ヒト形ならなんでも動かせるAIがスゴい。スゴいけどこないで…怖いから… | ギズモード・ジャパン https://t.co/E9xDFDLZkx #ロボット業界ニュース— ロボットスタート(ロボスタ) (@robotstart) 2018年12月27日あれはどうやってるんでしょうか?単一技術ではない事はす

  • ニューラル常微分方程式の詳細と解説

    機械学習の「限界」を克服 トップ学会で称賛された 新設計のニューラル・ネットhttps://t.co/LzNya2OXx0— MIT Tech Review JP (@techreviewjp) 2018年12月24日Neural Ordinary Differential EquationsRicky T. Q. Chen, Yulia Rubanova, Jesse Bettencourt, David Duven

  • SNS利用の自己愛と社会的報酬が依存傾向に与える影響

    SNS研究のレビュー論文。外交的な人は新しい知り合いを作るのではなく既存の友人との関係を強化するためにSNSを使い、内向的な人は社会的報酬のためにSNSを使うらしい。その他、SNS中毒のネガティブな面についての研究が紹介されている。https://t.co/uuFrFfBbE0— takano (@

  • Style-Based Generator の詳細と解説

    GANの新しい生成器として、潜在変数から数層の総結合層を経て得られた中間表現をdisentangledなスタイルとし、固定のテンソルから生成したCNNにスタイルをAdaIN(c.f. conditional BN)で適用する。生成品質を大きく改善し、操作可能なスタイルを獲得 https://t.co/pFOEaPXCx

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    人工知能に関する疑問と言うかある種の予想、予言の様な内容に関連する私の回答は、もう既に書いてしまったのですが未だ言及してない問題は、...人工知能が心を持つのか?自由意志を持つのか? そもそも人工知能は考える事が出来るのか? とか、その様な事です。しかし

  • 実社会教育機会の重要性

    実社会での振る舞いや、そもそも実社会で何が役に立つのか、その勉強なんて実社会でしか絶対に出来ないでしょう。学校や、ましてや家庭でなんて何一つ教える事は出来ないでしょう。具体例を色々挙げて詳細に説明すればそれは理解できると思うのですが、にも拘らずその教育

  • 電車内でのスマートフォン利用率の実態統計2018/12

    観測期間は2018年7月4日~12月27日で記録した数は延べ5845人です。2018年の分析ですがPSやDS,Blackberryなどがほとんど無くなってしまいました。何年か前はもう少し見ていたんですが何が理由なのでしょうか? 利用機会をほとんどスマートフォンに奪われてしまったのでし

  • 声紋認証のための個人性特徴量

    (スマートデバイスでの利用を想定して)顔認識等と同様に、声での個人認証したいですよね。という話を聞いたんですよ。音に関する問題には色々取り組んで来た割に、音声の個人特徴は全然考えなかったので...声紋はDeep Learningによる各種声質変換の詳細 での様に、最近で

  • 独断主義者におけるメタ認知の過誤

    過激な思想を持つ人が間違っていても自信を持ちやすいのはメタ認知が関係しているhttps://t.co/jBI8g51egl— GIGAZINE(ギガジン) (@gigazine) 2018年12月19日People with extreme political views have trouble thinking about their own thinking | Popular Scienceこ

  • Neural Collageの実行方法

    Neural Collageを試したいならColaboratoryで実行すれば良いです。ですが、書いてある方法だけでは上手く行かない所もありました。 install required packages setup neural-collage repository download pre-trained models Image Editing Workflowここまでは書

  • Neural Collage画像変換技術の詳細

    PFNでのインターンシップで研究していた、生成モデルを用いた意味的画像編集に関する論文をarXivにアップしました。CNN中間表現でのコラージュにより、多様な編集を直感的操作で実現する手法を提案しています。PFN小山さん、宮戸さん、米辻さんとの共同執筆です。 https://t.

  • Market Reporterの使い方

    産総研での研究成果である、時系列数値データからテキストを生成(株価から「日経平均続伸、上げ幅100円超、円安で輸出株に買い」など)するプログラム (Murakami et al., ACL 2017; Aoki et al. INLG 2018) を公開しました。ぜひ使ってみてください。https://t.co/VhkjmKrsH

  • 質問再構成システムActiveQAの詳細と解説

    We are releasing a @TensorFlow package for the Active Question Answering (ActiveQA) research project we introduced at #ICLR2018. Learn how you can build your own ActiveQA system by visiting the Google AI blog at https://t.co/IelMf84r7g. https://t.co/JIinp

  • 輪郭抽出 Mask R-CNN 実装の方法

    画像中の物体にアノテーション付けたい事があったので使い方を確認しました。Mask R-CNNの方が DeepLab-v3 よりは処理時間がかかるそうですが精度がどうやら良さそうであるのでこちらを使うことにしました。git clone https://github.com/matterport/Mask_RCNNcd Mas

  • BERTの内容の具体的に詳細な解説

    論文を良く読んだのですがBERTは既存の手法と比較すると成績は明確に優越するのですが、しかしこれが本当に汎用的な手法とまで言えるのでしょうか?機械翻訳,対話生成 のような可変長出力へのFine-tuningはどうやって実現するんでしょうか? 本当に効果が出るのでしょうか

  • ColaboratoryでBERTの実行方法

    Code and pretrained weights for BERT are out now.Includes scripts to reproduce results. BERT-Base can be fine-tuned on a standard GPU; for BERT-Large, a Cloud TPU is required (as max batch size for 12-16 GB is too small).https://t.co/CWv8GMZiX5— Sebastia

  • インスタグラムいじめの特徴と検出手法

    これについて、Instagramの公式な情報がどこなのかがはっきり分からないのですが、多分Instagram Well-Beingの辺りでしょうか?インスタグラム、機械学習でいじめ投稿を検出へ https://t.co/u95FIw17te— cnn_co_jp (@cnn_co_jp) 2018年10月10日そもそもインスタグラムで

  • 動物の鳴き声音声認識技術の詳細

    笑い声の音声認識と同様に、動物の鳴き声も音声認識したいと言う話を聞いたのですがこれもほとんど取り組まれていません。 何故でしょうか? 家庭で音声認識するデバイス(Google Home,Amazon Echo等)はペットの声も聞き分けるべきであり、ニーズは結構あるはずなので