Deep learningで画像認識④〜畳み込みニューラルネットワークの構成〜

Deep learningで画像認識④〜畳み込みニューラルネットワークの構成〜

畳み込みニューラルネットワークは、画像データに特化した特徴量の抽出と分類が可能です。今回は、畳み込みニューラルネットワークの構成についての内容です。
木田智士 | 100,988 view
LSTMとは〜概要と応用について〜

LSTMとは〜概要と応用について〜

音声信号処理や文章・対話の生成に用いられているLSTM(Long Short Term Memory)についてまとめました。
pythonによるtensorflow〜deepdreamによる画像変換〜

pythonによるtensorflow〜deepdreamによる画像変換〜

今回は前回のtensorflowの記事に引き続き、deepdreamによる画像変換についてご紹介します。
多様体を理解するpart1〜座標系とは〜

多様体を理解するpart1〜座標系とは〜

多様体の工学的応用についてご紹介します。
Deep learningで画像認識③〜ネオコグニトロンとは?〜

Deep learningで画像認識③〜ネオコグニトロンとは?〜

Deep learningは、画像認識において大きな成功を収めています。そこで用いられる多層ネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural network:CNN)と呼ばれており、画像認識に適した独特の構造を持っています。
木田智士 | 21,826 view
pythonによるtensorflow〜インストール、サンプルの実行〜

pythonによるtensorflow〜インストール、サンプルの実行〜

今回は、いま注目されている「tensorflow」についてご紹介します。
Neural Network with Julia 〜Kaggleの文字認識(DeepLearning)の前処理〜

Neural Network with Julia 〜Kaggleの文字認識(DeepLearning)の前処理〜

今回もNeural NetworkをJuliaで実装する方法についてご紹介します。
Deep learningで画像認識②〜視覚野と畳み込みニューラルネットワーク 〜

Deep learningで画像認識②〜視覚野と畳み込みニューラルネットワーク 〜

前回に引き続き、Deep learningで画像解析についてご紹介します。今回は、畳み込みネットが画像認識に適している理由を解説しようと思います。
木田智士 | 18,690 view
人工知能エンジニアMeetUp!#3〜医療ビッグデータの活用〜のまとめ

人工知能エンジニアMeetUp!#3〜医療ビッグデータの活用〜のまとめ

先日、「人工知能エンジニアMeetUp」と題して、医療ビッグデータの活用に関する講演がありましたのでその模様をご紹介します。
Deep learningで画像認識①〜Deep Learningとは?〜

Deep learningで画像認識①〜Deep Learningとは?〜

Deep learningとは、人間の脳の神経細胞のネットワーク(ニューラルネットワーク)を模倣した情報処理技術です。その活用方法についてご紹介します。
木田智士 | 32,341 view
Juliaで学ぶ画像処理〜cifar-datasetsでニューラルネットワークpart2〜

Juliaで学ぶ画像処理〜cifar-datasetsでニューラルネットワークpart2〜

今回は前回のcifar-datasetsで作った識別器を使って、画像の分類をする方法についてご紹介します。
LP-tech2周年記念#人気記事のまとめ#第10位〜第6位

LP-tech2周年記念#人気記事のまとめ#第10位〜第6位

LP-techが始まってから2周年を迎えました。ここまでLP-techを続けることができたのも読者の皆様のおかげだと思っています。そこで、LP-techの感謝祭ということで、人気の記事を第20位から第1位までをご紹介します。今回は第10位〜第6位までです。
ハーバード大学画像処理センター長によるX線CT / 画像診断の最新技術講演会

ハーバード大学画像処理センター長によるX線CT / 画像診断の最新技術講演会

ハーバード大学医学部画像処理センター長であるRajiv Gupta氏のご来日に合わせて、エルピクセル株式会社主催の講演会が開催されました。
Microsoftとカーネギーメロン大学が質問回答式の人工知能システムを開発

Microsoftとカーネギーメロン大学が質問回答式の人工知能システムを開発

マイクロソフトの研究チームは、カーネギーメロン大学との共同研究で、人工知能のシステムを新しく開発した。機械に画像の抽象的な特徴を解析させ、その画像に関する質問に対して回答する訓練ができるようになった。
ディープラーニングの技術を応用した放射線診断ソフトウェアが豪州で展開

ディープラーニングの技術を応用した放射線診断ソフトウェアが豪州で展開

米国サンフランシスコの医療系ベンチャーEnliticは、豪州のCapitol Healthと提携することを10月末に発表した。Capitol Health社の展開するクリニックで、Enlitic社の開発したソフトウェアを放射線診断に利用するというものだ。
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