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はじめに:こんにちは!私はニューラルネットワークに日本の神話からの生き物を視覚化するように頼むことにしました!私はあなたがそれを楽しむことを願っています!P.S.おそらく、私はいくつかの生き物の名前を日本語に翻訳することで間違いを犯しました!あなたは私の翻訳でエラーを見つけた場合は、コメントでそれを修正してください!あなたの視聴をお楽しみください!:)41)イソナード:42)青行燈:43)クビカジリ:44)ぬりかべ:45)ダイダラ
はじめに:こんにちは!私はニューラルネットワークに日本の神話からの生き物を視覚化するように頼むことにしました!私はあなたがそれを楽しむことを願っています!P.S.おそらく、私はいくつかの生き物の名前を日本語に翻訳することで間違いを犯しました!あなたは私の翻訳でエラーを見つけた場合は、コメントでそれを修正してください!あなたの視聴をお楽しみください!:)31)うぶめ:32)ヌケクビ:33)おなまず:34)アメオナ:35)鬼熊:3
はじめに:こんにちは!私はニューラルネットワークに日本の神話からの生き物を視覚化するように頼むことにしました!私はあなたがそれを楽しむことを願っています!P.S.おそらく、私はいくつかの生き物の名前を日本語に翻訳することで間違いを犯しました!あなたは私の翻訳でエラーを見つけた場合は、コメントでそれを修正してください!あなたの視聴をお楽しみください!:)21)ぬえ:22)人形(にんぎょう):23)ハシャドクロ:24)コマイヌ:25)ヤ
はじめに:こんにちは!私はニューラルネットワークに日本の神話からの生き物を視覚化するように頼むことにしました!私はあなたがそれを楽しむことを願っています!P.S.おそらく、私はいくつかの生き物の名前を日本語に翻訳することで間違いを犯しました!あなたは私の翻訳でエラーを見つけた場合は、コメントでそれを修正してください!あなたの視聴をお楽しみください!:)11)雪女:12)式神:13)来寿:14)カッパ:15)六六美(ろくろくび)
はじめに:こんにちは!私はニューラルネットワークに日本の神話からの生き物を視覚化するように頼むことにしました!私はあなたがそれを楽しむことを願っています!P.S.おそらく、私はいくつかの生き物の名前を日本語に翻訳することで間違いを犯しました!あなたは私の翻訳でエラーを見つけた場合は、コメントでそれを修正してください!あなたの視聴をお楽しみください!:)1)彼らは悪魔です:A)White:B)Blue:C)Red:2)死神
私はニューラルネットワークに私の別名"Electrowol4"を視覚化するように頼んだ!ここに私が得たオプションがあります:P.S.見て楽しんでください!:)1)"ELECTRoWoL4"2)"ELECTRoWoL4"3)"ELECTRoWoL4"4)"ELECTRoWoL4"5)"ELECTRoWoL4"6)"ELECTRoWoL4"7)"ELECTRoWoL4"8)"ELECTRoWoL4"9)"EL
1)私は、楽しみのために、ニューラルネットワークに私の写真をアニメのキャラクターに変換するように依頼することにしました:2)二度目は、ニューラルネットワークが私を老人に変えました!ニューラルネットワークも私に口ひげとあごひげを描きました!🤣:3)私の3回目の試みで、ニューラルネットワークは私の目の色を青に変えました!4)そして、再び、私の本当の顔に似た写真!:5)今回はあごひげを生やしましたが、頭の毛が抜けてしまいまし
自転車に乗り始めたばかりの頃は、ひと漕ぎに全集中させるようにして、ペダルを踏まなければなりません。しかし、回数を重ねるうちに初めの頃より、はるかに低い集中力で、はるかに速く漕ぐことができるようになったと思います。そういう経験は、ほとんど誰にでもあると思います。新しい言語を学ぶとき、新しいゲームを学ぶとき、新しい環境に馴染んでいくときなどにも、同じことが起きているはずです。どの場合にも、脳内に隠れ層を新たに作り上げているのだと思います。中間にあるニューロンは外部から直接
今回はプログラミング言語の「Python」を使って作成しました。ディープニューラルネットワーク(DNN)のライブラリを自作し、ランダムマップ100個用意してキャラクターにアイテムを拾わせる方法です。■参考書「Pythonで学ぶAI・数学・アルゴリズム」■参考サイト「【入門】ニューラルネットワークとは【40単語以上を網羅的にまとめました】」
今回はプログラミング言語の「Python」を使って作成しました。ディープニューラルネットワーク(DNN)のライブラリを作成し、XOR回路を実現しました。■参考書「Pythonで学ぶAI・数学・アルゴリズム」■参考サイト「【入門】ニューラルネットワークとは【40単語以上を網羅的にまとめました】」
今回はプログラミング言語の「Python」を使って作成しました。下図のような5つの入力を持つ多層パーセプトロンを自作しました。■参考書「Pythonで学ぶAI・数学・アルゴリズム」
今回はプログラミング言語の「Python」を使って作成しました。XOR回路をニューラルネットワーク(多層パーセプトロン)で作成しました。■参考書「Pythonで学ぶAI・数学・アルゴリズム」
今回はプログラミング言語の「Python」を使って作成しました。ニューラルネットQ学習でコンピュータに100000ステップ、学習させてみました。80~90%くらいの確率で青色のクリスタルを拾うようになりました。■参考書「「強化学習」を学びたい人が最初に読む本」
今回はプログラミング言語の「Python」を使って作成しました。入力層に120個のデータ、中間層に128個のユニット、出力層に1個のユニットを持つニューラルネットワークです。■Pythonの実行環境Python:3.9.4TensorFlow:2.11.0NumPy:1.26.4Matplotlib:3.8.3■参考書「「強化学習」を学びたい人が最初に読む本」
今回はプログラミング言語の「Python」を使って作成しました。入力層に30個のデータ、中間層に32個のユニット、出力層に1個のユニットを持つニューラルネットワークです。■Pythonの実行環境Python:3.9.4TensorFlow:2.11.0NumPy:1.26.4Matplotlib:3.8.3■参考書「「強化学習」を学びたい人が最初に読む本」
今回はプログラミング言語の「Python」を使って作成しました。2層の3つのニューロンモデルから構成されるシンプルなニューラルネットワークです。■参考書「「強化学習」を学びたい人が最初に読む本」
今回はプログラミング言語の「Python」を使って作成しました。シグモイド関数です。■参考書「「強化学習」を学びたい人が最初に読む本」
今回はプログラミング言語の「Python」を使って作成しました。線形回帰モデルです。平均二乗誤差(MSE)を計算して、勾配法で重みを求めています。■参考書「「強化学習」を学びたい人が最初に読む本」
GIGAZINEから「AIの仕組みや開発手法についてイラスト付きで分かりやすく解説するAmazonの無料教材「MLU-Explain」AIの仕組みや開発手法についてイラスト付きで分かりやすく解説するAmazonの無料教材「MLU-Explain」AIの研究開発は急速に進んでおり、「そろそろAIについて勉強しないとな」と考えている人も多いはず。Amazonが無料公開している教材「MLU-Explain」ではニューラルネットワークの基礎が分かりやすいイラストやアニメーション付きで解説されていま
今回は機械学習をやってみました。円がAIで動いているコンピュータです。「深層強化学習」で学習することによって四角い障害物を避けています。■参考書「深層強化学習で自動操縦AIを作る」■参考サイト「【深層強化学習,入門】DeepQNetwork(DQN)の解説とPythonで実装〜図を使って説明〜」
今回は機械学習をやってみました。円がAIで動いているコンピュータです。ディープラーニングで学習することによって四角い障害物を避けています。■参考書「深層強化学習で自動操縦AIを作る」■参考サイト「知識ゼロで機械学習・AIを理解するために必要なニューラルネットワークの基礎知識」
人間の学習とAIの学習は同じ、といわれた時に参照すべき論文があります。JamesFodor(メルボルン大学認知神経科学研究者)が2022年6月に発表したもので情報が少し古い部分もありますが基本的なことは理解できます。日本語で超要約しますが、ぜひ原文をお読みください。We'retoldAIneuralnetworks'learn'thewayhumansdo.Aneuroscientistexplainswhythat'snotthecaseWe’vese
頭で思い描いた画像、生成AIで復元正解率75%超量研機構など(毎日新聞)-Yahoo!ニュース量子科学技術研究開発機構(QST)などの研究チームは30日、生成AI(人工知能)を活用して、頭の中で思い描いた画像をある程度まで復元することに世界で初めて成功したと発表した。成果は同日付の国際専門news.yahoo.co.jp量子科学技術研究開発機構(QST)などの研究チームは30日、生成AI(人工知能)を活用して、頭の中で思い描いた画像をある程度まで復元することに世界で初めて成功
東大、電子のスピンを用いた人工ニューラルネットワークの新しい動作原理を発見-日本経済新聞【プレスリリース】発表日:2023年10月10日電子のスピンを用いた人工ニューラルネットワークの新しい動作原理を発見——AIハードウェア実現に向けたノイズに強い超大規模並列計算が可能に——【発表のポイント】◆磁性体中の電子が持つスピンを用いて大規模並列情報処理を実現する人工ニューラルネットワークの新しい動作原理を発見しました。◆入力情報が特定の周波数のスピン…www.nikkei.com電子のス
今日は私たちの未来について考えたいと思います。まず、よく議論されるのが、ユートピアかディストピアのどちらの未来かというもの。僕はどちらも正解だと思っています。インダストリー4.0(第4次産業革命)が実現した未来、IoT(モノのインターネット)が浸透し、あらゆる製品やサービスが個人に合わせるようになります。つまり、人間中心の社会が実現します。これはすでに実現しつつあり、明るい未来と言えます。今のように、人間が製品やサービスに合わせなくてもよくなります。具体的
FlawlessAIは俳優の唇の動きに合わせて映画の台詞を簡単に変更できるニューラルネットワークを示した。このソフトを使えば相手を削除したり俳優を黙らせたり別の言語にすることができる。pic.twitter.com/LUO0ulefxH—#hii(@hii29227409)October25,2023
【『あとがき』より引用】半導体民主主義と半導体戦争はコインの表裏である。私はこの本で半導体民主主義を描きたかった。1世紀にビスマルクが「鉄は国家なり」と演説した。そして鉄は近代都市をつくり、兵器を生んだ。現代では半導体の技術覇権が争われる。「半導体は国家なり」である。半導体が何をつくりだし、何を破壊するのか。私たちの創造力と知恵が試される。チップメーカーは、次世代チップの生産をめぐって熾烈な争いを繰り広げている。しかし、もはや一つの企業や国家では抱えきれないほどに半導体は巨大な技術
こんばんは。早速ですが、考えてみたいと思います。第60回試験・専門知識まず初めに、「天気予報ガイダンス」について、簡単に概要を述べておきたいと思います。(気象庁予報部数値予報課:ガイダンスについて〜近年の特性と降⽔量ガイダンスの改良〜p5より)天気予報ガイダンスの目的は大きく2つあり、一つは①「天気翻訳」、もう一つは②「誤差修正」です。①天気翻訳数値予報において数値予報モデルの各格子点の物理量が計算された結果、予測値すなわち数値予報プロダクトが出力されるわけですが