Swish: a Self-Gated Activation Function https://arxiv.org/abs/1710.05941 ReLUの代わりになる活性化関数Swishの提案。 Swishの形はシンプル。 $$ f(x) = x \cdot σ (x) $$ ReLUとの違いは，non-monotonicityとsmoothnessだと思う． 小さい負の入力はReLUを通すと全てゼロになるが， Swishでは負の値を出力する． また，smoothnessという観点では， 2入力・2出力の6層NNに対して、 ランダムに入力を与えたときの出力(x,y)をヒートマップで描画すると，以下のようになる。 ReLUは値の変化が鋭い領域があるのがわかる。 Swishのこのsmoothnessはlossに影響を与えて最適化しやすいらしい． これらの特徴がどういう効果を具体的に持つのかは
This project was made for the presentation of new chocolate Ruby. The presentation was held in the center of Shanghai for two days. I needed to develop a unique form that would emphasize the unusual, new, bright, unforgettable taste of Ruby chocolate, and create a recipe where the main flavor element was this pink chocolate. The idea was to create a set of elements (cakes) that together would form
約3年間アップデートされていない米Appleの「Mac mini」についてのユーザーからのメールでの質問に対し、ティム・クックCEOが「まだ詳細を明かす時ではないが、Mac miniを今後、Appleの製品ラインアップの重要なパートにする計画だ」と返信した。米MacRumorsが10月19日（現地時間）、クック氏にメールしたユーザーである読者から入手したメールに基いてそう報じた。 4月にはAppleがメディアを招待した座談会で、フィル・シラー上級副社長が「ラインアップ上重要な製品なので終了させることはないが、現時点でそれ以上語ることはない」と語っており、今回のクック氏の発言と合致する。 Mac miniシリーズは、2005年に最も安価なデスクトップMacとして登場した。ディスプレイやマウス、キーボードが付属しない小型のPCだ。最後にアップデートされたのは2014年10月のことで、搭載CPU
2017年、人間は2つの知的ゲームでコンピュータに決定的な敗北を喫しました。 囲碁の世界レーティング1位の柯潔（カ・ケツ）九段が、米Google傘下DeepMindの囲碁AI「AlphaGo」との3番勝負で3戦全敗（関連記事）。 ボードゲーム最後の砦といわれた囲碁さえCOMに敗北 さらに将棋の佐藤天彦名人が、第2期電王戦二番勝負で将棋AI「PONANZA（ポナンザ）」に、先手番・後手番ともに敗れました（関連記事）。 投了直前、天を仰ぐ名人（ニコニコ生放送より） 急激に進歩するAIにより生活が激変するといわれる21世紀。2045年、あるいはそれを上回る速度で、人間の知能をAIが決定的に上回る「シンギュラリティ」が来るともいわれ、人間の存在価値すら問われ始めている昨今において、衝撃的な出来事でした。 そのちょうど20年前の1997年。囲碁と将棋のように、人間にとって非常にポピュラーな知的ゲーム
まさかの修正。iPhone 8の生産量が半分にカットされるとの報道2017.10.20 19:345,924 塚本直樹 ポジティブに言おう。Xへの期待が高すぎるんだ！ 革新的なiPhone Xと一緒に発表されたせいか、どうもインパクトの薄い｢iPhone 8｣。つい先日には、なんとアメリカで｢iPhone 7よりも売れていないのでは？｣なんて情報も出てきてしまいました。そしてそんな売れ行き不振を裏付けるかのように、iPhone 8の生産台数が半減されると海外で報じられているのです。 9to5Macが紹介する中国語サイトのEconomic Daily Newsによれば、Appleは2017年11月と12月のiPhone 8/iPhone 8 Plusの発注をほぼ半減させたというのです。このように発売直後の注文カットは、iPhone史上初めてのことなんだとか。確かに、iPhoneといえば発売直
人間VSコンピュータオセロ 衝撃の6戦全敗から20年、元世界チャンピオン村上健さんに聞いた「負けた後に見えてきたもの」 2017年、人間は2つの知的ゲームでコンピュータに決定的な敗北を喫しました。 囲碁の世界レーティング1位の柯潔（カ・ケツ）九段が、米Google傘下DeepMindの囲碁AI「AlphaGo」との3番勝負で3戦全敗。 【村上さんと最強ソフト「ロジステロ」との対局結果】 さらに将棋の佐藤天彦名人が、第2期電王戦二番勝負で将棋AI「PONANZA（ポナンザ）」に、先手番・後手番ともに敗れました。 急激に進歩するAIにより生活が激変するといわれる21世紀。2045年、あるいはそれを上回る速度で、人間の知能をAIが決定的に上回る「シンギュラリティ」が来るともいわれ、人間の存在価値すら問われ始めている昨今において、衝撃的な出来事でした。 そのちょうど20年前の1997年。囲碁と将棋
米Adobeアドビ Systemsシステムズが主催の世界最大のクリエイティビティ・カンファレンス「Adobe MAX 2017」（ネバダ州ラスベガス）。二日目の10月19日は「スニークス」と題してAdobeの研究中の技術が発表されました。スニークスはAdobe MAXで最大の盛り上がりをみせる恒例の人気イベントです。 ここで発表されたものは現時点では製品に搭載されていないものの将来的に製品に組み込まれるかもしれない技術。過去の例を挙げると、Photoshopのディフォグ（霧を増減させる）機能やマッチフォント機能、最新のPremiere Proに搭載されたイマーシブ空間内での編集機能もかつてスニークスで発表された技術です。本記事では発表された11のテクノロジーを、現地のイベントに参加したスタッフ（池田）がレポートします。 今年は人工知能Adobe Senseiをフル活用した次世代技術のオンパ
今日のAlphaGo Zeroのニュースは衝撃でした。 将棋AIで方策勾配で強化学習を行ったときは、発散してうまくいかなかったので 教師データで最初に訓練が必要と思っていました。 それが、自己対局のみで強くできるとは驚きです。 論文が公開されたので、使われたテクニックを調べていきたいと思います。 Mastering the game of Go without human knowledge | Nature まだ全部読んでいませんが、ざっくり初めの方を読んで以下の特徴があるようです。 PolicyとValueを1つのネットワークで出力する Batch Normalisationと非線形の活性化関数を使用したResidual Network(ResNet) モンテカルロ木探索による自己対局で生成した各局面の打ち手と、勝敗結果を訓練データに使用する モンテカルロ木探索はノードを1回訪問したら
この夏、九州で、お年寄りが自転車のかごに宅配の荷物を載せて走り始めました。ネット通販が増える中、深刻なドライバー不足に悩む宅配業界が、地域で暮らす高齢者に配達を頼んでいるのです。宅配会社が“新たな戦力”と期待するこの取り組み。地方の街にとって、もうひとつの効果をもたらしています。（佐賀放送局カメラマン 開出卓之） この夏、宅配大手の佐川急便が、北九州市小倉北区でお年寄りの宅配便サービスを始めました。 「お荷物届いてまーす！」 高齢の男性が自転車に荷物を積んで地域を回ります。 この会社は、人手不足を少しでも解消しようと北九州市とシルバー人材センターとの間で宅配業務の委託協定を結び、小規模な配送拠点から近所の配達先まで自転車などで荷物を運ぶ仕事をお年寄りに任せています。 高齢者の働く場を確保したいシルバー人材センターと、人手不足をカバーして地域でのサービスを継続したい宅配会社の思惑が一致して実
前回に続いてAlphaGo Zeroの論文についてです。 ネットワーク構成 入力特徴 19×19の2値画像を17枚 8枚は現在のプレイヤーの石の座標を示す2値画像、8手分 8枚は相手のプレイヤーの石の座標を示す2値画像、8手分 1枚は現在のプレイヤーの石の色を示す全て0か1の画像 履歴を必要とするのは囲碁にはコウがあるため。 現在のプレイヤーの石の色が必要なのは囲碁にはコミがあるため。 以前(Fan Huiバージョン)のAlphaGoでは入力特徴に、呼吸点やシチョウなどの囲碁の知識を含む48の特徴を使用していましたが、石の座標情報のみになっています。 ニューラルネットワーク構成 入力層 1層の畳み込み層で以下の構成 畳み込み 3×3のフィルター、256 Batch Normalization 活性化関数 以前のAlphaGoは5×5のフィルター192でしたが、より数が増えています。 Bat
今年のHot Chipsの2日目の基調講演は、GoogleのAI開発を率いるJeff Dean氏が登壇した。Dean氏は「Recent Advances in Artificial Intelligence and the Implications for Computer System Design」と題して、最近のAIの発展とそれがコンピュータシステムの設計に与える影響について、自身の見解を話した。 最初のスライドで、Googleの多くの人のやった仕事を発表していると書かれている。それは当然であるが、この基調講演を聞くと、Googleが関係しているAI研究の幅の広さには圧倒される。 Jeff Dean氏の基調講演のタイトルスライド (このレポートのすべての図は、Hot Chips 29でのJeff Dean氏の発表資料のコピーである) ディープラーニングは、昔、流行った人工ニューラルネ
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
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