PyData Tokyo Meetup #1でCaffeとmafについて発表しました

大野 健太
エンジニア

2014-11-07 12:04:37

10月30日のPyData Tokyo MeetUp #1にて「Caffeとmafを用いたディープラーニング開発・実験方法」というタイトルで発表を行いました。

当日の発表に関する情報はconnpassにまとめられています(私以外の発表の資料へのリンクや当日のUstreamでの配信へのリンクもあります)。また、当日までのtwitterの反応はtogetterにもまとめられています。

 

発表資料はSlideShareで公開しています(当日きちんと答えられなかった質問の回答を資料の最後に追記しました)。

Development and Experiment of Deep Learning with Caffe and maf from Kenta Oono

 

今回はディープラーニングライブラリの中でも特に開発が活発に行われているCaffeと、PFI/PFNで開発している実験ビルドツールのmafをそれぞれ紹介しました。発起人の柴田さんから、Caffeを用いて自分で何か作れるようになるとうれしい人が集まっていると事前に聞いておりましたので、デモを通じてmafとCaffeを用いて実験を行う具体的な方法の紹介を意識したつもりです。

勉強会主催の方々が標榜しているようにとても濃い勉強会でした。勉強会の立ち上げ会での発表で恐れ多かったですが、多くの方に興味を持っていただきました。発表の機会をくださった発起人の皆様、発表を聞いてくださった方々に改めてお礼を申し上げます。今後も微力ながら活動を応援をさせていただければと考えております。

顔認証技術: DeepFace と Pyramid CNN

beam2d
リサーチャー

2014-03-20 14:55:54

得居です。3月下旬とは思えない寒さに凍えています。

Facebook が CVPR2014 に投稿しアクセプトされていた顔認証に関する論文 [1] が MIT Technology Review にて紹介されたことで注目を集めています。DeepFace と名付けられた手法で、同社が集めた4030人の顔写真440万枚を用いた大規模学習によってほぼ人間並の人物識別性能を達成しているということで、なかなかキャッチーな話題です。一方、Face++ という顔認証・分類のプラットフォームを展開する Megvii社 がつい先日公開したプレプリント [2] でも DeepFace と同程度の性能を達成しています。今日はこの2つの論文を解説します。

deepface

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第2回全脳アーキテクチャ勉強会でDeep Learningについて講演しました

beam2d
リサーチャー

2014-01-31 17:01:43

得居です。1月30日にリクルートGINZA8ビルで開催された第2回全脳アーキテクチャ勉強会にて、Deep Learningについて講演しました。

Deep Learning技術の今 from Seiya Tokui

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NIPS2013読み会を開催しました

hido
Chief Research Officer

2014-01-31 10:08:27

もう花粉飛んでるらしいですね。比戸です。

昨年開いたICML2013読み会に続き、NIPS2013の論文を紹介する会を開きました。平日夜にも関わらず60名以上の申し込み、50名以上の参加があり、改めて機械学習への興味の高さを裏付けるものとなりました。会場提供にご協力頂いた東大の武田朗子先生、中川裕志先生、および発表者の皆さんありがとうございました。

ここで特筆したいのが、@mooopanさんが選んだ”Playing Atari with Deep Reinforcement Learning“です。

話題のDeep Neural Networkと強化学習を組み合わせて、テレビゲームで人間にも勝ったという、この日唯一のワークショップ論文紹介だったのですが、なんと著者の所属するDeepMind TechnologiesがGoogleに500億円以上で買収されたというニュースが3日前飛び込んできました。買収交渉がいつからあったのかわかりませんが、多くのDeepMindとGoogle関係者がNIPS会場にいたわけで、Deep Learningそして機械学習を取り巻くホットな状況を感じられる一件でした。

以下に改めて発表論文と資料へのリンクを掲載させて頂きます。
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NIPS2012に行ってきました

preferred

2013-01-08 10:57:31

先日、NIPS (Neural Information Processing Systems)という学会に参加してきました。今回はその報告です。

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ニューラルネットの逆襲

岡野原 大輔

2012-11-01 16:37:03

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。

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