入門／解説 クラウドでインスタンスを新しく構築した際にpython用にviを設定
１．クラウドでインスタンスを新しく構築した際にpython用にviを設定まとめ ・viはunix用のシンプルなエディターなので操作方法を覚えておくと色々と役に立つ ・.vimrcの設定を行わないと非常に使いにくままになってしまうので設定をし...
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入門／解説 
アプリケーション シネマティック フォトの背後にある技術(2/2)
１．シネマティック フォトの背後にある技術(2/2)まとめ ・引き延ばした部分の人工物が見えないようにカメラ軌道を最適化している ・アスペクト比を維持するために目立たせたい部分を予測するニューラルネットワークも活用 ・Cinematic p...
アプリケーション シネマティック フォトの背後にある技術(1/2)
１．シネマティック フォトの背後にある技術(1/2)まとめ ・昨年12月Googleフォトの新機能としてシネマティック フォトが公開された ・人物を背景から切り離して動かす事で写真を撮った当時の没入感を再現 ・Google フォトの上部に出...
AI関連その他 Model Search：最適なMLモデルを見つけるためのオープンソースプラットフォーム(2/2)
１．Model Search：最適なMLモデルを見つけるためのオープンソースプラットフォーム(2/2)まとめ ・Model Searchは自分で選択したアーキテクチャで構築された新しい探索スペースも利用可能 ・Model Searchに実装...
AI関連その他 Model Search：最適なMLモデルを見つけるためのオープンソースプラットフォーム(1/2)
１．Model Search：最適なMLモデルを見つけるためのオープンソースプラットフォーム(1/2)まとめ ・うまく一般化できるニューラルネットワークを設計することは現在も困難な課題 ・AutoMLアルゴリズムはこの課題の助力となるが計算...
モデル Dreamer V2：モデルベース強化学習でモデルフリー強化学習を超える(2/2)
１．Dreamer V2：モデルベース強化学習でモデルフリー強化学習を超える(2/2)まとめ ・Atariベンチマークには3つのパフォーマンス計測基準が存在するが一長一短であった ・Clipped Record Meanと言う従来手法より人...
モデル Dreamer V2：モデルベース強化学習でモデルフリー強化学習を超える(1/2)
１．Dreamer V2：モデルベース強化学習でモデルフリー強化学習を超える(1/2)まとめ ・従来のモデルベース強化学習はモデルフリーアプローチに正確性で劣った ・Dreamer V2はAtariベンチマークで人間レベルのパフォーマンスを...
入門／解説 GeForce RTX 3060搭載のLinuxのPCでTensorFlowとCUDAを有効にする
１．GeForce RTX 3060搭載LinuxのPCでTensorFlowとCUDAを有効にするまとめ ・Tensorflow developer certificate受験用にPycharmでGPU付きTensorFlowをセットアッ...
入門／解説 GeForce RTX 3060搭載のWindows10のPCでTensorFlowとCUDAを有効にする
１．GeForce RTX 3060搭載WindowsPCでTensorFlowとCUDAを有効にするまとめ ・Tensorflow developer certificate受験用にPycharmでGPU付きTensorFlowをセットア...
モデル Transporter Networks：物体の再配置問題を改善してロボットの性能を向上(2/2)
１．Transporter Networks：物体の再配置問題を改善してロボットの性能を向上(2/2)まとめ ・Transporter Netはサンプル効率が高く100回のデモで多くのタスクで90%以上の成功率 ・Transporter N...
モデル Transporter Networks：物体の再配置問題を改善してロボットの性能を向上(1/2)
１．Transporter Networks：物体の再配置問題を改善してロボットの性能を向上(1/2)まとめ ・本の山を積み重ねるなどの物体の再配置問題は基本的なスキルだがロボットにとって困難 ・従来のオブジェクト中心の特徴表現では変形可能...
入門／解説 ディープラーニング学習用途に最適なLinuxディストリビューションとは？
１．ディープラーニング学習用途に最適なLinuxディストリビューションとは？まとめ ・ディープラーニング開発用途に使われている一番ユーザが多いLinuxはUbuntu ・Ubuntuが好まれる理由はユーザの多さとAI用ツール群の公式サポート...