Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
新入社員の松元です。はじめまして。 “分散深層強化学習”の技術デモを作成し、公開いたしました。ロボットカーが0から動作を学習していきます！ まずはこの動画を御覧ください。 以下で、動画の見どころと、使っている技術を紹介します。 動画の見どころ Car 0(○の付いている車)が右折カーブの手前で減速する様子(右画面の白いバーのところが、ブレーキのところで赤くなっている。ニューラルネットはブレーキが最も多く報酬が得られると推測していることがわかる)。速い速度ほど報酬は大きいが、カーブを曲がりきれず壁にぶつかってしまうので学習が進むとカーブ手前でのみ減速するようになる。 目の前に車がいるときは一時停止して、いなくなってから加速する。 エチオピアには本当にこのような交差点があるらしい。 ぎりぎりですれ違う2台。学習途中ではすれ違いきれずにぶつかって倒れてしまうこともある(早送りシーン中に人が写って
2000年前後、クラウドという言葉が立ち上がった時、クラウドビジネスを立ち上げた企業の多くは失敗しました。 （例：opsware 彼らはその後システム運用ツール提供で生き残ることができました）。 クラウドという言葉はそれ以降あまり聞くことはなくなりました。2006年GoogleのErick Schmidtがクラウドという言葉を再登場させ、AmazonがAWSを提供開始します。それ移行クラウドは爆発的に普及し、ITの戦場は全てクラウドに移行しつつあります。 （IBMですら、半導体部門を売却しクラウドに移行できるかに社運をかけています link） 自社運用やDC運用をしている企業もまだ多く存在しますが、パブリック・クラウドを利用している企業の競争力は増すため、今後10年ぐらいを考えるとパプリッククラウドの影響力はさらに増していくと考えられます。 IoTという言葉も1999年から存在します。私自
岡野原です。 情報処理学会主催の連続セミナー「ビッグデータとスマートな社会」での機械学習の回、自然言語処理の回での講演資料を公開しました。 今年はビッグデータという言葉が広まったということで、このテーマで話す機会が多かったです。今はビッグデータというとそれを支えるインフラ、クラウド、DBなどがまず注目されていますが、我々としては実際それを使って何をするのか、何が実現できるのかというところを注目しています。 PFIは元々こうしたデータを分析して価値を提供する（検索エンジンとかもその範疇に入ると思います）ことをずっと続けてきたわけですが、ビッグデータという言葉が広まってくれたおかげでこの考えがより受け入れられ様々な業界の方と随分と話がしやすくなったと思います。 以下の講演資料では、今ビッグデータの中でも機械学習と自然言語処理の分野において我々がどこに注目しているのかを話をしました。
岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7、8段と深いニューラルネットを使う学習手法です。すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます。 画像認識 LSVRC 2012 [html] 優勝チームスライド [pdf], まとめスライド[pdf] Googleによる巨大なNeuralNetを利用した画像認識（猫認識として有名）[paper][slide][日本語解説] また、各分野のトップカンファレンスでDeep Learningのチュートリアルが行われ、サーベイ論文もいくつか出ました。おそらく来年以降こうした話が増えてくることが考えられます。 ICML 2012 [pdf] ACL 2012 [pdf] CVPR
海野です。ちょっと時間があいてしまいましたが、昨年の12月に開催されたNTCIR-9という会議のRecognizing Inference in TExt (RITE)というタスクに、前職の方々と共著で出場しました。 Syntactic Difference Based Approach for NTCIR-9 RITE Task. Yuta Tsuboi, Hiroshi Kanayama, Masaki Ohno and Yuya Unno. NTCIR-9, 2011. [pdf] 含意関係認識といわれるこのタスクは、大雑把に言うと与えられた2つの文が同じ意味のことを言っているかどうか判定しなさいというタスクです（厳密には一方からもう一方が帰結できるかの判定です）。今日は、その中で使ったTree Edit Distance (TED) について解説します。 TEDは2つの順序付き木が
先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解
本日社内向けのTechTalkにて、並列・並行プログラミングに関する話を行いました。 昨今、プログラムの並列化はなくてはならないものとなっています。しかし、そのプログラミング環境は依然としてロックを用いたものが主流です。今回の発表の主張を端的に申し上げますと、 “Locks must go！” ということになります。並列プログラミングに銀の弾丸はありません。しかし、ロックは別の何らかの安全性を確保したプログラミングモデルで置き換えられなければいけません。そうでなければ、再現しにくいバグに苦しめられ、終電を逃す日々と決別することはできないでしょう。また、ロックによるプログラミングの抱える本質的問題にも言及しています。 この界隈の最新の動向として、去年OOPSLA’10にて発表されたConcurrent Revisionsについての解説も行なっております。また、弊社研究開発において、先日Con
今日は，普段どのようにして専門知識を仕入れているかについて書いてみようと思います．特に自分が得意でない分野を知りたいと思った時に，どうするかに注目したいと思います．自分の専門の場合は，いくらでも時間を注ぐことが出来るので，世界中のリソースを全て探し当てて勉強すれば良いのですが，ちょっと興味が有るぐらいではそこまでやる時間は取れません．なので出来るだけ効率的に分かった気になるのが目標です． まず，論文を直接読むのはあまり効率的では無いと思います．論文は広い分野の中の或る問題に対して一つの解決方法を書いているだけで，分野全体を俯瞰することは目指していません．論文だけ読んで分野全体を理解するには，最低50本ぐらい読む必要が有ると思います．
1年経ってiPhone4の電池がヘタってきた、太田です。 指数関数的にエントリ数が少なくなってきた本ブログですがw、景気付けのためにエントリを投稿したいと思います！本日はHBaseについてです。 Linux と Hadoop と HBase と ZooKeeper に詳しいあなた！あなたがターゲットです。 HBaseとは? HBaseとは、HDFS (Hadoop Distributed File System)上に構築された分散データベースです。大量の非常に細かいデータをリアルタイムに読み書き出来るのが特徴です。最近ではFacebook Messageの基盤技術として使用された事で注目を集めています。 HBase公式サイト Apache HBase ブック 保存されたデータはHDFS上に保存され、HDFSの仕組みによってレプリケーションされるため安全にデータを保持することが出来ます。 ま
こんにちは、人恋しい季節になってきましたね。 研究開発チームの祢次金(@nejigane)と申します。 本エントリではCinderというクリエイティブなコーディング向けのライブラリについてご紹介したいと思います。 Cinderとは Cinderとは、画像、音声、動画等を簡単に処理＆可視化できる、主にビジュアルデザイン向けの強力なC++ライブラリであり、The Barbarian GroupのAndrew Bell氏が中心となってオープンソースとして開発が進められています。 同様の思想を持つProcessingやopenFrameworksによく似ており、C++で簡単に記述できるうえ、Windows、MacOSX、iOS(iPhone/iPad)といった複数のプラットフォームをカバーしています。 細かい機能/特徴の紹介は本家サイトに譲るとして、Cinderを極めるとどのぐらいクリエイティブな
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