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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 昨年に引き続きDeep Learningやっていき Advent Calendar 2017の25日目の滑り込み記事で，畳み込みニューラルネットワークの歴史および最新の研究動向についてのサーベイです．2017年12月のPRMU研究会にて発表した，畳み込みニューラルネットワークについてのサーベイをベースに追記を行ったものになります． はじめに 畳み込みニューラルネットワーク (Convolutional NeuralNetworks;CNN) （以降CNN）は，主に画像認識に利用されるニューラルネットワークの一種である．CNNの原型は
Table of Contents: Architecture Overview ConvNet Layers Convolutional Layer Pooling Layer Normalization Layer Fully-Connected Layer Converting Fully-Connected Layers to Convolutional Layers ConvNet Architectures Layer Patterns Layer Sizing Patterns Case Studies (LeNet / AlexNet / ZFNet /GoogLeNet / VGGNet) Computational Considerations Additional References Convolutional NeuralNetworks (CNNs / Co
We propose a deep learning method for single image super-resolution (SR). Our method directly learns an end-to-endmapping between the low/high-resolution images. Themapping is represented as a deep convolutional neuralnetwork (CNN) that takes the low-resolution image as the input and outputs the high-resolution one. We further show that traditional sparse-coding-based SR methods can also be vie
In my spare time I’ve been working on adatabase ofJapanese prints for a little over 3.5 years now. I’m fully aware that I’ve never actually written about this, personally very important, project on myblog — until now. Unfortunately this isn’t a post explaining that project. I do still hope to write more about the intricacies ofit, some day, but until that time you can watch this talk I gave at
うまくできましたか？ ボヤけたり、ギザギザになったりしませんでしたか？ waifu2xをお試しください。 (ブラウザの処理に影響されないようクリックで拡大おねがいします) waifu2xは、二次元画像を2倍に拡大するソフトウェアです。多くの二次元画像についてスゴイ級のクオリティで拡大できます。 waifu2xは、最新鋭の人工知能技術 Deep Convolutional NeuralNetworks を使って開発されました。 waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。 いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。縮小される前の画像を求めよ。 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。 縮小されてないオリジナル画像を与えた場合も、やはり縮小される前の画像を答えます。 その画像は本来存在しないものですが、waifu2xはそれを想像で創ります。 二次元画像のJPE
Most modern convolutional neuralnetworks (CNNs) used for object recognition are built using the same principles: Alternating convolution and max-pooling layers followed by a small number of fully connected layers. We re-evaluate the state of the art for object recognition from small images with convolutionalnetworks, questioning thenecessity of different components in the pipeline. We find that
【尖閣ビデオ】 海上保安官「映像をCNN東京支局に送ったが放送しなかったのでYouTubeに投稿した」 1 名前：西独逸φ ★：2010/11/25(木) 06:59:28 ID:???0 尖閣諸島沖の中国漁船衝突を巡る映像流出事件で、神戸海上保安部所属の巡視艇「うらなみ」主任航海士だった海上保安官（４３）が警視庁と東京地検の調べに対し、映像を動画投稿サイト「ユーチューブ」に投稿するより前に、映像を記録した外部記憶媒体のＳＤカードを米ニュース専門局「ＣＮＮ」の東京支局（東京都港区）に郵送した、と供述していることが捜査関係者の話で分かった。 海上保安官は「ＣＮＮが映像を放送しなかったため、投稿を決意した」とも供述。 捜査当局は、海上保安官が、強い意志を持って映像を公開しようとしていたことを 示す事実とみて、裏付けを進めている。 捜査関係者によると、海上保安官は調べに対し、１１月４日にユーチュ
（ＣＮＮ） 頭の中で考えた事を、直接「脳」からインターネットの一言ブログサービス「Twitter」に投稿ができる装置を、米国の大学院生が開発した。装置やシステムをさらに改良することで、「閉じ込め症候群」といった、意識はあるが運動機能を失った人々とコミュニケーションできる可能性が高まったと、期待されている。 ウィスコンシン大学マディソン校で生物医学工学を専攻するアダム・ウィルソンさんが開発した装置は、赤い帽子のようなヘッドギア。脳内で考えたことを電気信号として受け取り、コンピュータに送ることができる。 担当教官のジャスティン・ウィリアムズ准教授が装置開発に着手したのは、ラジオで聞いた質問だった。「思ったことがそのままTwitterに投稿できたらすごくない？」という一言を聞いて、「なるほど」と考え、「明日にでもできる」と思いたったという。 ウィルソンさんが数日中に、既存の技術を使って頭で考えた
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