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2023年5月の記事一覧

KitaSan
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ChatGPT(GPT4)で、新しい概念を学ぶ際には(LoRA/Low Rank Adaptationを例に)

ChatGPT(GPT4)で、新しい概念を学ぶ際には(LoRA/Low Rank Adaptationを例に)

0. はじめに(LoRAに関して教えてください)

ChatGPTの活用の仕方は、単に「小学生でもわかるような説明で」などといったことで誤魔化すことが大事なのではなく、貴方が持っている「専門性」とそれを大いに活かした「概念の習得」にミソがあるのでは、と思い立ち、こういう質問を投げかけてみました。

「LoRA(Low Rank Adaptation)に関して教えてください」

1. 小学生でもわか

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StableDiffusion with Brain

StableDiffusion with Brain

https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.11.18.517004v2.full.pdf

1. はじめに:人間の脳活動から高精度な画像再構築を可能にする研究とは
2. 潜在拡散モデルとは:脳活動に基づく画像再構築に革新をもたらす手法について解説
3. 精度・応用:現在の技術と比べてどれほど精度が向上しているのか、今後の応用について探る
4. 課題と

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Stablility AI (Stable Diffusionの開発会社) 社の「ClipDrop」を試してみた

Stablility AI (Stable Diffusionの開発会社) 社の「ClipDrop」を試してみた

さて。Stable Diffusionを用いた機械学習プロジェクトも、結構進捗が出てきました。取り敢えず、ターゲットを絞って学習するという方法ではなく、いろんな方向性(特定人物、背景、少数民族などのグループ、色、Etc)を同時にシミュレートしていましたが、一定の成果。

(表紙:タイ・チェンマイのカレン族(Long Neck Karen)のリングをした日本人の女の子が4月に富士山をバックに撮影する

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「私をXXに連れてって」(AI)

「私をXXに連れてって」(AI)

相変わらず、Stable Diffusionにて、 AI美女作成しまくってます 機械学習について学んでおります。

過去、東南アジアでバックパッカーとして撮影してきた写真が30万枚以上あるのだけど(因みに、私が今いる場所だけでも3万枚を超える)、これらを著作権者としてどう活かしきれるか、というようなことを、ずっと考えていたわけですね。
(30万枚のうち、人物写真が15万枚で、風景/建造物写真が15

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Google Bardを試してみた感想 ( ChatGPT / GPT4 との比較 )

Google Bardを試してみた感想 ( ChatGPT / GPT4 との比較 )

Google Bardが日本でも(そしてラオスでも)OKになったようなので、トライしてみました。

実は、ChatGPTは、セッション内では問題はないけれど、ログインするときに、プロキシかます必要があるんで。なんでラオスを危険国扱いしているのかしらね?

で、本題の、「Google Bard」

最新の情報も提供してくれるし、URLを指定したらそれなりに返答もしてくれるから「良い感じかな」と思いき

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AI/ML関連の技術をおいかけつつ。。。(ChatGPT/StableDiffusion/etc.)

AI/ML関連の技術をおいかけつつ。。。(ChatGPT/StableDiffusion/etc.)

最近は、
AI/ML関連の技術をおいかけつつ、

AWS / GCP / Azure / WSL2 / Win10 / Win11 / Debian / Ubuntu22.04 / Python / C++ (Boost, Eigen, Fmt, Armadillo, xtensor etc.) / Java / Scala / Anaconda / Google Colab / Jupyter

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CIFAR-10の画像分類 (Apache MXNet)

CIFAR-10の画像分類 (Apache MXNet)

はじめに:

先程、Apache MXNetを用いたサンプルを出したので、

続けて、

CIFAR-10の画像分類/学習

に関して:

import mxnet as mxfrom mxnet import nd, autograd, gluonfrom mxnet.gluon import nnfrom mxnet.gluon.data.vision import datasets, tra

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Apache MXNet (Incubating) を用いたMNISTデータセットを使って手書き数字の分類を行うディープラーニングモデルの構築

Apache MXNet (Incubating) を用いたMNISTデータセットを使って手書き数字の分類を行うディープラーニングモデルの構築

はじめに。

PythonとGluon APIを使った、MNISTデータセットの手書き数字の分類を行うモデルの構築。Apache MXNet(もうフルフレッジしたのかな?Full-Fledgedなら「Incubating」を外さないとね(笑))

前提で、私はMKLなので、

$ pip install --upgrade mxnet-mkl gluoncv

(ここのPipに関しては、MXNet

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