理系にゅーす

理系に関する情報を発信! 理系とあるものの文系理系関係なく気になったものを紹介します!

スポンサーリンク

ニューラルネットワーク

    このエントリーをはてなブックマークに追加 mixiチェック Share on Tumblr Clip to Evernote
1: 2017/12/10(日) 18:25:55.57 ID:CAP_USER9
http://mainichi.jp/articles/20171210/ddm/003/040/045000c
 「世界最大規模の国産量子コンピューター」とのキャッチフレーズで発表された計算装置に対し、共同研究者からも「量子コンピューターではない」との異論が出ている。内閣府と科学技術振興機構(JST)の予算で、NTTや国立情報学研究所(NII)、東京大の産官学が参加した大型プロジェクト。背景には、すぐに目に見える成果を求められる国主導の研究開発事情が見え隠れする。【酒造唯、須田桃子、阿部周一】

 疑問の声が上がっているのは計算装置「量子ニューラルネットワーク(QNN)」。

続きはソースで

http://cdn.mainichi.jp/vol1/2017/12/10/20171210ddm001010024000p/8.jpg
ダウンロード


引用元: 【量子?コンピューター】「スパコン超え」の国産コンピューター 「量子」命名に共同研究者らか異論 集積回路、従来のまま

【量子?コンピューター】「スパコン超え」の国産コンピューター 「量子」命名に共同研究者らか異論 集積回路、従来のままの続きを読む

    このエントリーをはてなブックマークに追加 mixiチェック Share on Tumblr Clip to Evernote
1: 2017/12/06(水) 00:07:29.91 ID:CAP_USER9
シンギュラリティが始まったようです。詳細は以下から。

人間を越える人工知能が現れ、自らの力で新たな人工知能を作り上げてゆく未来。シンギュラリティ(技術的特異点)と呼ばれる時系列的な瞬間は2045年頃に起こるとされていましたが、既に私たちはその領域に足を踏み入れていました。

Google Brainの研究者らが「自らの力で新たな人工知能を作り上げるAI」であるAutoMLの開発に成功したと発表したのが今年2017年5月のこと。そしてこの度、AutoMLが作り上げた「子AI」はこれまで人類が作り上げたAIよりも優れた性能を持っていたのです。

Googleの研究者らは「強化学習(reinforcement learning)」と呼ばれる手法を用いて機械学習モデルのデザインを自動化。AutoMLは子AIが特定のタスクへの対応力を発展させるためのニューラルネットワークの制御装置の役割を担います。

今回のNASNetと名付けられた子AIはコンピュータ視覚システムで、リアルタイムの映像から人間、車両、信号、ハンドバッグ、バックパックなどを自動で認識します。

AutoMLはNASNetの性能を査定してその情報をNASNetの改善に用います。この行程を何千回も繰り返します。研究者らはImageNet image classificationとCOCO object detectionという2つの巨大画像データベースサイトで実験を行いましたが、NASNetはこれまで人類が作り上げたどのコンピュータ視覚システムよりもよい成績を収めました。

続きはソースで

配信2017年12月5日10:16
BUZZAP
http://buzzap.jp/news/20171205-google-brain-nasnet/


ダウンロード

引用元: 【IT】GoogleのAIが自力で「子AIの作成」に成功、しかも人間作より優秀 AutoML ★3

GoogleのAIが自力で「子AIの作成」に成功、しかも人間作より優秀 AutoMLの続きを読む

    このエントリーをはてなブックマークに追加 mixiチェック Share on Tumblr Clip to Evernote
1: 2016/11/19(土) 23:18:59.45 ID:CAP_USER9
グーグルは、Google 翻訳で新しい翻訳システムの提供を開始した。ニューラルネットワークに基づく機械翻訳で、より人の言葉に近い翻訳が可能としている。


 当初は日本語、英語、フランス語、ドイツ語、スペイン語、ポルトガル語、中国語、韓国語、トルコ語の8言語間の翻訳が対象。Google 翻訳のWebサイト、Android/iOSアプリや、検索結果などから無料で利用できる。
ニューラルネットワークは、脳の神経細胞の伝達システムを参考にしたシミュレーションモデル。今までのGoogle 翻訳のシステムでは、文章をパーツごとに翻訳していた。
一方、ニューラルネットワークを採用した新しい機械翻訳システムは、文章を1つの文としてそのまま扱うことで、文のコンテキストを把握する。

続きはソースで

コンテキストに基づた訳語の候補を選び、言葉の順番を変えて調整することで、より人の言葉に近い翻訳を実現する。
システム上で自動で学習するよう構築されていて、ユーザーが翻訳を利用していくうちに、より自然な翻訳ができるようになるという。
新システムが提供される8言語は、世界の人口の約3分の1が話す言語に相当。Google 翻訳で利用されるクエリのうち35%を占めるという。グーグルは今後、Google 翻訳が対応する103言語すべてに新システムを導入する方針。

http://k-tai.watch.impress.co.jp/docs/news/1030338.html
ダウンロード (5)


引用元: 【翻訳】Google翻訳が「人の言葉に近い翻訳」に、ニューラルネットを活用 [無断転載禁止]©2ch.net

Google翻訳が「人の言葉に近い翻訳」に、ニューラルネットを活用の続きを読む
スポンサーリンク

このページのトップヘ