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「鳥獣戯画」「モチモチの木」「岡田あーみん」「わたせせいぞう」などなど、様々な絵柄をモノマネした「おもしろ贋作」を作ってきましたが、今回はザ・アク強漫画『ナニワ金融道』風の絵柄に挑戦します! 『ナニワ金融道』風にしたら、どんな感動の名作でも闇金漫画っぽくなっちゃうんじゃないかな? 1975年群馬生まれ。ライター&イラストレーター。 犯罪者からアイドルちゃんまで興味の幅は広範囲。仕事のジャンルも幅が広過ぎて、他人に何の仕事をしている人なのか説明するのが非常に苦痛です。変なスポット、変なおっちゃんなど、どーしてこんなことに……というようなものに関する記事をよく書きます。(動画インタビュー) 前の記事:「フライドポテト、長すぎない?」マックの疑問を直球で聞いてみた > 個人サイト Web人生
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
概要 深層学習フレームワークCaffeを使って,Deep Q-Networkという深層強化学習アルゴリズムをC++で実装して,Atari 2600のゲームをプレイさせてみました. Deep Q-Network Deep Q-Network(以下DQN)は,2013年のNIPSのDeep Learning Workshopの"Playing Atari with Deep Reinforcement Learning"という論文で提案されたアルゴリズムで,行動価値関数Q(s,a)を深層ニューラルネットワークにより近似するという,近年の深層学習の研究成果を強化学習に活かしたものです.Atari 2600のゲームに適用され,既存手法を圧倒するとともに一部のゲームでは人間のエキスパートを上回るスコアを達成しています.論文の著者らは今年Googleに買収されたDeepMindの研究者です. NIPS
An MIT Press book Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville The Deep Learning textbook is a resource intended to help students and practitioners enter the field of machine learning in general and deep learning in particular. The online version of the book is now complete and will remain available online for free. The deep learning textbook can now be ordered on Amazon. For up to date an
Natural Language Processing with Python – Analyzing Text with the Natural Language Toolkit Steven Bird, Ewan Klein, and Edward Loper This version of the NLTK book is updated for Python 3 and NLTK 3. The first edition of the book, published by O'Reilly, is available at http://nltk.org/book_1ed/. (There are currently no plans for a second edition of the book.) 0. Preface 1. Language Processing and P
Chapter 1: Introduction This chapter is largely the same with updated history and pointers to newer applications. (top) Chapter 2: Regular Expressions and Automata This chapter is largely the same with some bug fixes. (top) Chapter 3: Words and Transducers This new version of the chapter still focuses on morphology and FSTs, but is expanded in various ways. There are more details about the formal
ディフェンバキアは葉が美しくとても人気のある観葉植物です。今まで何度か育てた事があるのですが、温室なしではまともに冬を越えた事がありません。冬をうまく越させるには、温室あった方が有利です。ディフェンバキアは値段が安いのが一般的なので、温度が確保できない環境で育てる場合は、美しい葉を楽しむ一年草の感覚で育ててもよいと思います。 ディフェンバキアの育て方 置き場所 生育期は明るい日陰に置き、冬はレースカーテン越しの日光で育てます。冬は最低温度12度以上を保ちます。ディフェンバキアは5度以下の低温にあうと簡単に凍傷を起こし、その後の回復は困難になります。温室さえあれば育て易い観葉植物で、最低温度20度の設定で問題なく冬を越せます。温室栽培については温室栽培をご覧ください。 4月下旬から10月中旬
はじめに そもそもDQNが作りたかったわけじゃなくて、他の目的でChainerを使いたかったのでその練習にDQNを書いたんですが、せっかくだし公開しようと思いました 公開しました 。またどうせ公開するなら、この機会にこれ(Q学習+関数近似)関連で持っている知識をついでに整理しようと思ってまとめました。 ニュース記事とかNatureとかNIPSの論文だけ読むと、DQN作ったDeepmind/Googleすげー!!!って感覚になりそうですが、強化学習的な歴史的経緯を考えると強化学習+深層学習になった、むしろかなり当然の成り行きで生まれた技術であることがわかります。(ATARIのゲームを人間以上のパフォーマンスでプレイするというのがビジュアル的にわかりやすかった$\leftrightarrow$問題設定が良かったというのもあります。) この記事ではNIPSとNatureの以下の2本の論文 ・ V
2014.2.6 Remote Utilities 追記したYO! Live Mesh が終了ということでダイガエ代替になりそうなリモートデスクトップのやつを試してみた。3つ 4つ だけですがどれかでいけそうかなぁ。 リモートデスクトップだけなら他にもいろいろありますが、Live Mesh 同様に中継サーバを通してNAT越えできる、VPN と DDNS 不要なやつを調べてみマスター。 2019.2.27 追記 書きました。大した内容じゃないけど... 【私的】無償版VPN/DDNS なしでリモート接続ツールのおおまか比較【我流】 INDEX TeamViewer Chrome リモート デスクトップ Remote Utilities LogMeIn TeamViewer ※ 非商用利用は無料。 TeamViewer - ネット経由のパソコン遠隔操作(リモートコントロール)ソフト TeamV
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