機械学習(自然言語処理・画像処理)論文読み会を開催しました

機械学習(自然言語処理・画像処理)論文読み会を開催しました

Nextremer村上です。

2016年1月30日(土) に弊社東京本社オフィスにて機械学習(自然言語処理・画像処理)論文読み会・懇親会を開催しました。内容は発表時間15分×人数で機械学習(自然言語処理・画像処理を中心)に関する論文や実装例をパワーポイントなどスライドで解説する勉強会です。天気はあいにくの雨でしたが約30名の方に来ていただきました、ありがとうございます!!

勉強会会場:東京本社オフィスでの様子
勉強会会場:東京本社オフィスでの様子

発表者・発表内容の紹介

  • 発表者1: 株式会社メタップス 礼王さん
    自然言語処理のためのダイナミックメモリーネットワーク
  • 発表者2: SnowMasayaさん
    ニューラルネットワークを用いたEnd to End 対話モデル
  • 発表者3: maboさん
    Inverse Reinforcement Learning with Locally Consistent Reward Functions


  • 発表者4:株式会社Nextremer 古川
    発表内容:ニューラルネットワークを用いた画像生成技術
    (UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNING WITH DEEP CONVOLUTIONAL GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS)

    勉強会古川さん

<古川コメント>
去年の中旬ではノイズが多い画像生成だったのに対して、半年程度でかなり精度の高い画像が生成されるようになっている。外部記憶を持ったネットワークも盛んに開発されていて、これから学会で発表される論文でも機械翻訳や意図理解などを応用として新しい技術が出てきている様子。

更に詳しい内容を知りたい場合やその他発表者の内容についてはこちらをご覧ください。

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今回の勉強会は高知AIラボにビデオ中継が行われました

今、どのフレームワークを使うべきか?

ニューラルネットワークの学習を行いたいとき、できる限り高速で簡単に何でもできるフレームワーク、その個々のフレームワークでいちいち使い方を覚えたりインストールして環境を整えたりするのは面倒です。そこで、今速く動いて今後流行るものを使い慣れておけば、後から乗り換える手間も省け、場合によっては自分流に組み立てられる可能性もあります。では、結論として今どのフレームワークを使うべきなんでしょうか?

<Nextremer古川所感>
注目しているものはやはりTensorFlowですが、現状ではベンチマークが悪かったり、MacでGPUに対応していなかったりと課題はあります。

基本的に全部手書きでコーディングすれば良いのですが、時間もかかりバグ出しなんかも大変で効率は良くないのでそこそこ使えるものになっているフレームワークがやはり必要です。となるとやはり、chainerやTorchあたりが有効だと思います。最近出たばかりのMicrosoftのCNTKもチェックしています。

最新の技術に触れたり他の人の話を聞いて学べる事が多い勉強会は 知的好奇心を刺激しモチベーションも上がるものですね。定期的な開催を予定していますので、人工知能にご興味ある方・今回来れなかった方も、お気軽にお問い合わせいただき、次回は是非ご参加ください!!