ディープ・ラーニングで新元号予想してみた: GengoAN — 元号のGAN — - ワタタツの日記!(2019-03-31)
☆ ディープ・ラーニングで新元号予想してみた: GengoAN — 元号のGAN — ついに明日の午前11時半に新元号が発表されますね。 とりあえずディープ・ラーニングで元号の予想を作ってみました。今までされていない予想方法がないかなと思って、 視覚的・見た目 を予想することにしました。既にされている人が行たらすみません。 方法 機械学習の、深層学習、ディープ・ラーニングの方法の一つ、敵対的生成ネットワーク (GAN) の DCGAN を用いて、元号を 見た目 視点で予想することにします。字面 (じづら) というやつです。 テキスト情報・文字情報ではなく、元号の画像を用意して、GANで、それっぽいものをたくさん生成してみるというものです。 コードは aidiary (@sylvan5) さんの記事 PyTorch (12) Generative Adversarial Networks (
Pythonで動物の行動データを解析する研究をするには
The document discusses techniques related to semantic segmentation and trajectory prediction using deep learning methods, particularly focusing on the integration of LSTM and convolutional layers. It includes references to research presented at various international workshops and conferences on computer vision and pattern recognition. The content appears to involve agent models and maximum entropy
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
