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Deep Learning

三次元空間のニューラルな表現とNeRF

リサーチ, ,
はじめまして、先進技術部の山内です。入社４年目にしてついに技術ブログを書くことになりました。わたしが文章を書くとどうもペダンティックな文体になりがちなのですが、頑張って書いたので気に食わない表現には適宜目を塞ぎつつお付き合いいただければと思います。今回はニューラルネットワークによる三次元空間表現手法の紹介と NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis[1] という論文の解説です。PyTorch による再現実装、Google Colaboratoryで動かせるチュートリアルも公開しているのでご覧ください。 続きを読む 三次元空間のニューラルな表現とNeRF →

DeepLearningがなぜうまく学習出来るのか

アナリティクス, ,

データ分析部の島田です。今回はDeepLearningがなぜうまく学習出来ているのか、についてサーベイしてみました（簡単なコード付きです）。

記事アウトライン

TensorFlowの特徴と性能

アナリティクス, ,

はじめまして、データ分析部の島田です。今日はGoogleが先日公開したTensorFlowについて書かせていただきます。既に、動かしてみた系の記事は出ていますので、サンプルコードを使ったコードの特徴の説明とChainerとの速度比較を中心に書きました。

記事アウトライン

  • TensorFlowとは
  • TensorFlowで出来ること
  • TensorFlowのコードの特徴
  • TensorFlowとChainerの速度比較
  • まとめ

TensorFlowとは

以下の記事ををご参照ください。
TensorFlow – Google’s latest machine learning system, open sourced for everyone
Googleの内部ツールだったDistBeliefをインフラの依存性を排除しつつ、性能を高めてオープンソース化したものです。自社比較ではDistBeliefの2倍速くなったそうです。

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Deep Learningの性能を見てみよう　～Iris編～

アナリティクス,

こんにちは、今井です。

前回は広告という「原因」から売上という「結果」に与える影響（因果効果）の推定を行いました。結果に対してその原因が与える因果効果の推定をしてモデルを作り、そのモデルから予測をするのが予測精度を高める最も良い方法にみえます。しかし、一般的に因果効果の推定と予測では目的が異なるため、この方法による予測精度が他の手法と比べて良いとは限りません。もちろんこの方法でも実務的に十分精度の高い予測はできますが、予測の部分をより高精度に行うための方法として機械学習を用いることがあります。

今回は機械学習の中でも 最近流行のDeep Learningの性能を簡単なデータセットを用いて調べてみたという話をします。 続きを読む Deep Learningの性能を見てみよう　～Iris編～ →