ZOZO研究所の後藤です。本記事ではGoogle Cloud TPUを使った計量学習の高速化の事例を紹介します。 はじめに 深層学習を用いたプロダクトを開発・運用する上で、モデルの学習にかかる膨大な時間はボトルネックの1つです。 ファッションにおける深層学習を用いた画像認識技術にも同じことが言えます。 今回はファッションの分野において定番のタスクであるStreet2shopの課題設定に対し、Google Cloud TPUを用いて計量学習の高速化を試みます。 Street2shopは、スナップ画像から商品部分を切り出す物体検出のパートと、切り出した画像と類似した商品を検索するクロスドメイン画像検索のパートに分けられます。 今回の取り組みでは、後者のパートで利用する画像間の距離を測るためのモデルの学習の高速化を行います。 目次 はじめに 目次 Google Cloud TPUとは タスク S

TensorFlow LiteがAndroidやiOSデバイスのGPUをサポートしたようです1。 TensorFlow Lite Now Faster with Mobile GPUs (Developer Preview) バックエンドはAndroidではOpenGL ES 3.1、iOSではMetal。 This new backend leverages: OpenGL ES 3.1 Compute Shaders on Android devices Metal Compute Shaders on iOS devices iPhone 7では最大6倍の高速化が見られたようです。 By leveraging the new GPU backend in the future, inference can be sped up from ~4x on Pixel 3 and Sams

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TL;DR ColabのTPUを使って今すぐCNNを試してみよう。ものすごい速いぞ。 はじめに 9/26夜、Google Colaboratoryユーザーに激震が走った。 **ハードウェアアクセラレータにTPUが使えるようになってる！？**TPU(Tensor Processing Unit)凄さはこのニュースを見れば恐ろしいほど伝わってくる。 COOL Chips 21 - GoogleのWebサービスを支える「TPU」 https://news.mynavi.jp/article/20180424-621091/ TPU v1はIn

ついにガロアが死んだ年齢を超えてしまったことに気がつき、自分がまだ何も成し遂げていないことを悲しく思う今日このごろです。 さて、今日はGoogleが出した機械学習ライブラリのTensorFlowの使い方について軽く説明しつつ、ゆるゆりの制作会社の識別を行おうと思います。 TensorFlowとは TensorFlowはGoogleが11/9に公開したApache 2.0ライセンスで使える機械学習ライブラリです。Googleは様々なところでプロダクトに機械学習を活用していますが、TensorFlowは実際にGoogle内部の研究で使われているそうです（TensorFlow: Google 最新の機械学習ライブラリをオープンソース公開 - Google Developer Japan Blog）。 Googleのネームバリューは恐ろしいもので、GitHubのStar数はすでにChainerやC

Raspberry Pi4へのディープラーニング環境セットアップに関して 最新のラズパイ4でのディープラーニングの開発環境構築に関して、以下記事でまとめています。今から、ラズパイ4で最速で環境構築したい方は、以下記事参照下さい。ラズパイ3にも対応しています（同じ要領でセットアップ可能です）。 これ以降は、古い情報が含まれていることご了承ください。 Raspberry PiとTensorFlowでディープラーニング 最近、人工知能とかディープラーニングに関して興味を持っていて、以下のような記事でまとめたりしました。 ただ、本やネットの記事を見ただけだと、あまり頭の良くない自分には全然ピンとこないというのが正直なところです。そこで、今までChainerという日本製のディープラーニングのフレームワークを使って色々実験してみたのですが、サンプルを動かすことはできても、それ以上のことが何もできなくて

以前からやってみたかったRaspberry Piの物体認識を試してみました。今回はクラウドサービスを使わずに深層学習ライブラリと学習済みモデルを使ってみました。 環境 Raspberry Pi3 (RASPBIAN JESSIE WITH PIXEL 4.4　/ Python 3.4.2) LOGICOOL ウェブカム HD画質 120万画素 C270 ミニロボットPC等用スピーカー小型かわいい白 7インチ(1024*600) IPS液晶パネル　ディスプレイ 今までカメラモジュールを利用していたのですが、OpenCVでストリーミングをさせるためWebカメラを購入しました。ついでにちょっと可愛らしいロボット型のスピーカーも合わせて買ってみました。 ロボット型のスピーカーがWebカメラに映った物をしゃべってくれます（英語です）。 こんな感じ Deep Learning Object Recog

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INTRODUCTION 上の画像は，2014年のミスキャンパス立命館のものです．みんなとても美人ですね． その一方で，パッと見た感じ，どの方も同じような顔をしているように見えます．類は友を呼ぶのでしょうか．これを 立命館っぽい顔 と呼ぶことにします． また「青学っぽい」「学習院にいそう」みたいな言葉をよく耳にはさみますが，これもやはり 青学っぽい顔 や 学習院っぽい顔 というものがあるが故なように思います． そこで今回は，大学ごとの顔の傾向を Deep Learning させ，ある美女がどの大学にいそうかを判別できるモデルを作成してみました． APPROACH 1. 大学ごとの女性の画像収集 まず，各大学の女性の画像をひたすら取得します．ミスコンテストのポータルサイト に，各大学の過去のミスコンの写真が体系的にまとまっていたので，利用させていただきました． # -*- coding:ut

ちまたでは、機械学習がブームのようです。 が、、まったく時代についていけていません。 しかし、機械学習、特に自然言語処理に精通した人の採用にかかわる仕事をしている、、、 にもかかわらず、自然言語処理どころか機械学習が全く分からない。 これでは、いけない。ということで 「機械学習をたしなむ学生の皆さんと、ふわっと雑談ができるレベル」 を目指して、2017年正月明けから勉強を始めました。 ちなみに、どんなにキリが悪くても1日3時間まで！と決めています。 そもそも機械学習に興味関心があるわけではない やらなければならない他の仕事がある 家事育児が優先 なので、すこしでも無理すると続かないためです。 「AIで世界を変えられる！」 「人工知能で想像もできない未来が、、、」 みたいなご時世の中、ありえないほどの低テンションで淡々と勉強しているわけで 逆に、そういう意識低い系人間はそんなに多くないでしょ

GCPUG Fukuoka 5th 〜Machine Learning 祭〜 https://gcpugfukuoka.connpass.com/event/46049/ で使った資料です

はじめに 先日 2016/10/12 六本木Googleオフィスにて TensorFlow User Group #1 が開催されました。本記事はそのレポートになります。オープニングは19:00でしたが、少し遅れての会場入りとなり、始めの方のメモが欠けていますがご容赦ください。 当日の動画 TensorFlow Tutorial スライドのPDF(Github) Google Inc, Greg氏 遅れての会場入りのため、メモは割愛いたします 来栖川電算における機械学習活用事例 [slideshare id=67052999&doc=tfug20161012-161012095030] 有限会社来栖川電算 山口陽平氏 毎朝体操とは 社員教育の一環として始めた スマホを持ってラジを体操すると 消費者と企業を体操でつなぐ 150000DL突破 知名度上昇中 体操の採点 簡単そうで難しい たくさ

日本Googleオフィスで開催されたTensorFlow User Groupでしゃべったときのスライドです。TensorFlowからFPGAに落とす方法と2値化ディープニューラルネットワークについて。Read less

はじめに Chainer もなんとなしに慣れてきたので（使いこなせているレベルではありませんが）、他のDNN Framework も触ってみようと思いたち、昨日からTensorFlowをいじってみています。 最終的なアウトプットは同じなので、クラス構造などが結構似通っていて、思ったより学習コストが低かったのですが、一点苦戦したのがTensorFlowのチュートリアルの微妙さです。 Deep MNIST for Experts → とりあえず導入 TensorFlow Mechanics 101 → 基本要素の説明 以上...！ といった感じで、普通のDNNはどう書いたらいいの？な質問に答えてくれるのにぴったりなコンテンツが残念ながらありません。 Easy ML with tf.contrib.learn あたりが求めているものに近いのですが、tf.contrib.learn という3分クッ

TensorFlowはじめました　実践！最新Googleマシンラーニング (NextPublishing) 作者: 有山圭二出版社/メーカー: インプレスR&D発売日: 2016/07/29メディア: Kindle版この商品を含むブログを見る 著者の有山さんとは、TensorFlowでの独自の画像データセットの分類に取り組む同士(？)として勉強会などでお話する機会があり、そんな縁もありまして有り難いことに献本ということで読ませていただくことができました。 第1章の「TensorFlowの基礎」では最初にまずデータフローグラフの「構築」と「実行」で分かれているという概念について、丁寧に説明されていてとても良かったです。いきなり何も知らずに公式Tutorialだけ始めていた自分は、こういう概念について理解するのが遅かった…。 第2章ではCIFAR-10の学習モデルと評価。公式Tutorialの

最新Google機械学習ライブラリのチュートリアル『TensorFlowはじめました』発行最先端の技術同人書籍の人気タイトルをいち早く商業出版！ インプレスグループで電子出版事業を手がける株式会社インプレスR&D（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：井芹昌信）は、Googleが提供している機械学習ライブラリ「TensorFlow（テンソルフロー）」のチュートリアル書籍『TensorFlowはじめました』を刊行いたしました。 『TensorFlowはじめました』 http://nextpublishing.jp/isbn/9784802090889 編者：有山圭二 小売希望価格：電子書籍版1000円（税別）／印刷書籍版1500円（税別） 電子書籍版フォーマット:EPUB3／Kindle Format8（一部ストアはPDF） 印刷書籍版仕様：B5判／モノクロ／本文66ページ ISBN：978

ディープラーニング（Convolutional Neural Networks（畳み込みニューラルネットワーク））を使ってモノクロ写真を自動でカラー化するよ、という面白そうなプロジェクトAutomatic Colorizationがあったので試してみた。 Rather than reconstructing the entire color RGB image, I trained models to produce two color channels which I concatenate with the grayscale input channel to produce a YUV image. The Y channel is intensity. This ensures that the intensity of the output will always be the

アイドル顔識別のためのデータ収集 をコツコツ続けて それなりに集まってきたし、これを使って別のことも…ということでDCGANを使ったDeep Learningによるアイドルの顔画像の「生成」をやってみた。 まだだいぶ歪んでいたりで あまりキレイじゃないけど…。顔画像を多く収集できているアイドル90人の顔画像からそれぞれ120件を抽出した合計10800件をもとに学習させて生成させたもの。 分類タスクとは逆方向の変換、複数のモデル定義などがあってなかなか理解が難しい部分もあったけど、作ってみるとそこまで難しくはなく、出来上がっていく過程を見るのが楽しいし とても面白い。 DCGANとは "Deep Convolutional Generative Adversarial Networks"、略してDCGAN。こちらの論文で有名になった、のかな？ [1511.06434] Unsupervise

3. 3 会話AI 2016/2/15 C8Lab Copyright 2014 C8Lab Inc. All rights reserved MichroSoft社 女子高生会話AI 「りんな」 http://rinna.jp/rinna/  LINEやTwitterなどのチャットロボット に活用されている。  ゲームのNPCなどにも活用可能。  会話エンジンを用いた雑談APIなども 存在。  「うずら」、「もずく」、「りんな」等。  様々な種類のアルゴリズムの会話AI が存在するが、なかなか技術は公開 されていない。 4. 4 会話AIの種類 2016/2/15 C8Lab Copyright 2014 C8Lab Inc. All rights reserved  辞書型 辞書に登録されたテンプレに応じて会話を行う。 ○○を買ってきた よ！ ○○大好き！ こんにちは！ こ

以前は MNISTの例を使って画像識別を試してみた けど、次はカラー画像についての識別を試してみる。 「アイドルなんてみんな同じ顔に見える」って 最近も言われてるのかどうか知らないけど、自分もつい5年前くらいまではそう思っていたわけで。その識別を機械学習でやってみよう という試み。 最近はほとんどライブに行かなくなってしまったけど大好きなももいろクローバーZちゃんを題材にしてみることに。 5人のメンバーの顔は機械学習によってどれくらい分類できるようになるのか？？ CIFAR-10 CIFAR-10 という、32×32サイズのカラー画像を10種類のクラスに分類する識別課題があり、そのデータセットが公開されている。これを実際にTensorFlowで学習するための畳み込みニューラルネットワークのモデルや関数などがtensorflow.models.image.cifar10パッケージに同梱されて