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TAKさんのプロフィール

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文京区
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「深い技術」をやっています

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。
更新頻度(1年)

81回 / 365日(平均1.6回/週)

ブログ村参加:2007/08/27

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TAKさんの新着記事

1件〜30件

  • Yahooニュース記事への建設的コメント評価モデル 

    【お知らせ】Yahoo!ニュースでは、深層学習を用いた自然言語処理モデル(AI)のAPIを無償提供します。詳しくはこちらをご覧ください。https://t.co/LoPyA8KlJS— news HACK by Yahoo!ニュース (@Yahoo_newsHACK) September 18, 2020 お申し込みは、既にコメント投稿機能のあ

  • ディープラーニング計算上の限界

    "大規模で最先端のAIプロジェクトに取り組む研究者らが最近、計算コストが非常に高くて複数のアルゴリズムの設計を試したり実験をやり直したりできないと、講演や論文で不満を言い始めた"https://t.co/OV8mWdUAzAいかにも— ultraviolet (@raurublock) July 29, 2020 The C

  • AIキャッチャーの背景技術

    AIキャッチャーの開発元のデータスタジアム社のプレスリリースを見てみた。「失点抑止に最適な配球」を予測するAIの設計に成功 日本テレビ系プロ野球中継内での利用が決定 https://t.co/zyhOgjfucq @PRTIMES_JPから— 八九余談 (@89yodan) June 23, 2020 あれはどうやって

  • SNSネットワークと自然言語情報から対人関係とメンタルヘルスを予測する技術

    記事のベースになっている論文は以下だと思う。Differential ability of network and natural language information on social media to predict interpersonal and mental health traitshttps://t.co/GMvalBkNff/ SNSから本性バレた 知能や性格、AI実験に懸念もhttps://t.c

  • TransCoderで独自モデルの実装方法

    プログラミング言語にニューラル機械翻訳の技術を導入し、ソースコードを別言語に変換する技術です。既存のトランスコンパイラを上回る精度を出していて、コードの移植やバージョンのアップデートの効率化に期待が持てますhttps://t.co/WWch8sCVjZ— AI-SCHOLAR | AIメディア

  • SwapNetの実装方法

    任意のポーズの人物画像間で衣服を転送する技術です。これがどういう感じになるのか確認しました。git clone https://github.com/andrewjong/SwapNetcd SwapNet/root/anaconda3/bin/conda env create /root/anaconda3/bin/conda activate swapnet ここでやはり

  • MuseGANの実装方法

    単一旋律の音楽生成は幅広く研究されてきましたが、このMuseGANでは、合奏音楽生成に取り組みます。git clone https://github.com/llSourcell/AI_For_Music_Compositioncd AI_For_Music_Composition  CONFIG['tensorflow'] = tf.ConfigProto()AttributeError: m

  • マルチモーダル教師なし音楽スタイル転送の実装

    音楽のスタイルとコンテンツの両方のマルチモーダル表現を教師なしで学習し、多声音楽のスタイル転送を実現します。マルチモーダル教師なし画像変換(MUNIT)フレームワークを用いて、ペアデータを必要としないスタイル転送を学習します。Play as You Like: Timbre-Enhanc

  • COCO-FUNIT コンテンツ条件付きスタイルエンコーダーによる教師無し画像変換

    Nvidiaでのインターンの成果がECCV2020にspotlightとしてアクセプトされています。Few-shotな画像のtranslationタスクにおいて、高精度な画像を生成できる手法を提案しています。Project https://t.co/HbzqQmFY8lVideo https://t.co/T2pBdrZanishort demo https://t.co/PQnlJ

  • 弱教師学習テキスト分類の実装方法

    Weak supervisionで文書分類をしたい事があったので、やり方を確認しました。Weakly-Supervised Neural Text ClassificationYu Meng, Jiaming Shen, Chao Zhang, Jiawei Han   University of at Illinois Urbana-ChampaignProceedings of the 27th ACM International C

  • SurfingAttack:超音波誘導波を利用した、スマートデバイスへの秘密アクセス手法 

    300RT 9m先のスマートフォンを超音波で“攻撃” 人に聞かれずに音声入力も https://t.co/CDZ5CSp8FS— ITmedia NEWS (@itmedia_news) June 19, 2020 SurfingAttack: Interactive Hidden Attack on Voice Assistants Using Ultrasonic Guided WaveQiben Yan, Hanqing Guo

  • 電車内で読まれている書籍の分析2020

    観測期間は2019/6/28 ~ 2020/6/30 でこの間は 806 冊ぐらい記録しました。一年前の分析結果その内 48/806 ぐらいが図書館図書でした。読まれてる本で多かった著者は、このぐらいです16 東野圭吾14 宮部みゆき13 吾峠呼世晴10 小野不由美8 池井

  • Council GANで独自モデルの学習方法

    Council-GANのオフィシャルコードの使い方ですgit clone https://github.com/Onr/Council-GANcd Council-GANanaconda3/bin/conda env create -f conda_requirements.ymlこのインストールには結構時間がかかるような気がします。bash ./scripts/download.sh pretra

  • Council GAN画像変換の詳細解説

    画像から画像への新変換"Council GAN"メガネ除去,自撮りからアニメキャラ,男から女https://t.co/X37iAI3dC2ペアでないドメイン間で画像変換.生成器1つ識別器2つ,識別器が真偽判定しさらに自分or他の生成器で生成された画像か判別.このセットを複数用意し複数間で学習Our vide

  • GNNでグラフ分類の機械学習を実装する方法 

    Graph Neural Networkと言っても、グラフをどのように扱いたいのかによって著しい差異がありますが私がやりたい事は、グラフそのものの分類(classification)です。PyTorch Geometricpip install torch-scatter==latest+cu101 -f https://pytorch-geometric.com/whl/torc

  • 歌詞からメロディを生成する条件付きLSTM-GAN

    歌詞からのメロディー生成に条件付きLSTM-GANを導入した最初の研究であるようです。Conditional LSTM-GAN for Melody Generation from Lyricshttps://t.co/Qq3tNXITGfby Yi Yu et al.#ArtificialIntelligence #LongShortTermMemory— DeepAI (@Deep__AI) August 18, 2019 C

  • 電車内でスマートフォン利用率実態統計調査 2020/06 

    観測期間は2019年12月27日~2020年6月30日で記録した数は延べ 4973 人です。まず全体の数です。   男性 女性   小学生以下中学生高校生若年中年老年 小学生以下中学生高校生若年中年老年   母集団44208

  • ソーシャルコンテキストを利用したフェイクニュース検出

    Fakenewsは,文章で判断するよりも,出版社と拡散する人の信頼度で判断しよう.Fakenews分類のために,出版社とニュースの関係とユーザーとニュースの相互作用を同時にモデル化する,3つの関係の埋め込みフレームワークTriFNを提案!!https://t.co/zvDDrq5aKy— AI-SCHOLAR

  • DeepFaceDrawingの実装方法

    線画等から顔画像を再現する技術はありますが、元の線に依存した画像が生成される問題がありました。本研究では顔の要素毎に特徴空間を学習する事によって、生成画像を顔から逸脱させない事を可能とします。また実装ボタンから遊ぶことができますのでぜひ遊んでみて下さい!h

  • FaceShifterの実装方法

    髪の毛やマスクも再現可能な顔交換モデル「FaceShifter」の紹介記事です。新たに考案された「AADモジュール」を追加することで、ぼやけもなく自然な画像を生成しています。また、2-stage構造を使って入力を工夫することで遮蔽物も再現することに成功しています。https://t.co

  • 生活状況変様に伴う在宅ワーカーの傾向分析

    ライフスタイルの変容に伴う在宅ワークの変化傾向は、発注されてる仕事の方ですが、これは、作業者の方の情報です。データは2020/06/24時点のクラウドワークスで、1/27から6/24までに新規登録した在宅ワーカーです。この間、idの数字を見る限りでは 430000ぐらいの新規登

  • ライフスタイルの変容に伴う在宅ワークの変化傾向 

    データは2020/06/24時点のクラウドワークスで、1/27から6/24までに依頼された仕事です。この間、idの数字を見る限りでは 520000ぐらいの依頼が登録されたのではないかと思いますが、未だ内容にアクセス出来たのはその内の 0.2455 です。週毎の仕事発注件数は、このように

  • ニューラルネットワークに対するEnergy Latency攻撃 

    ニューラルネットワーク(NN)に対するDoS攻撃。NNへの入力データを細工し、推論時間やエネルギー消費の増大を図る。エネルギー消費が200倍に増加するケースもあるとのこと。自動走行車などの推論遅延が許されないケースでは、深刻な問題になる可能性がある。#aisec #jpsecai

  • ソーシャルメディアの羨望と嫉妬 

    土方ゼミ4年生の大石沙耶さんが,第34回人工知能学会全国大会 (JSAI 2020)にて研究発表を行いました.Instagramにおいてどのような投稿写真が読者の嫉妬を引き起こすのかについて.発表後には多くの質問をいただき,良い経験になりました. https://t.co/UZZ4TuyLVn #JSAI202

  • Jukeboxで学習と音楽生成の方法

    jukebokの実装は、Colaboratoryで、このまま実行するだけなのですが...順番は同じなのに途中で止まったり再度実行したら実行出来た時があったりしたような気がしました。曲の条件付けはmetas = [dict(artist = "" ...で行っています。 この、指定出来るartist , genre

  • マルチスケールVQ-VAEによる音楽生成モデル Jukebox

    Introducing Jukebox, a neural net that generates music, including rudimentary singing, as raw audio in a variety of genres and artist styles. We're releasing a tool for everyone to explore the generated samples, as well as the model and code: https://t.co

  • 自然言語コーパスから道徳的価値観を学習するMCM

    The Moral Choice Machinehttps://t.co/s61eynTXQH"training it on different temporal news and book corpora from the year 1510 to 2008/2009 demonstrate the evolution of moral and ethical choices over different time periods for both atomic actions and actions

  • 企業間ネットワークと影響波及効果

    震災の時に事業停止して破綻する企業がありましたが、影響は取引企業にも及んだんです。いわゆる連鎖倒産、企業間ネットワークの話。リーマンショックの頃からそういう分析されるようになって来て...と言う話を聞いたんですよ。企業間ネットワークの数理構造大西立顕  

  • PaintingLightの解説と実行方法

    デジタル絵画に自然な照明効果を後から合成 台湾・東呉大と早稲田大が開発 https://t.co/chHImTVx5z 寄稿:デジタル絵画内の照明を後から自動挿入する技術。ストローク密度が高い所に陰影もより集まると仮定し照明効果を推定するアルゴリズム。光の当たる方向も多様に変更可

  • 意味役割付与システム(Argument Structure Analyzer)の使い方 

    何をするのかと言うと、述語項構造解析によって、述語に概念を付与し,(項と呼ぶ)係り元に意味的関係を付与します...git clone https://github.com/Takeuchi-Lab-LM/python_asapip install -e python_asacd python_asa/asapyこうした上で、python main.pyとするだけ

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