Neural Style Transfer: Prismaの背景技術を解説する
写真をピカソやゴッホのようなスタイルに変換できるアプリPrismaが話題になりました。多くの人は、ディープラーニングが使われているかどうかとは関係なく、純粋にアプリを楽しんでいるのだと思います。 このようにディープラーニングを使った人気アプリが出てくるということは非常に良いことではないかと思います。今回は、Prismaの背景技術（と思われるもの）を解説していきます。 目次 基礎理論 実装 改善 高速化 まとめ 基礎理論 ディープラーニングを使ったアート系の論文は色々と出ていますが、一番基礎となる論文はGatys et al. 2016ではないかと思います。プレプリント版は2015年8月に出ています。 この論文は記事として取り上げられて話題になっていたりもしたので、知っている人も多いのではないかと思います。この章では、スタイル変換の基礎となるこの論文を解説していきます。 Gatys et a
Gboard 物理手書きバージョンの舞台裏
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
Deep Learning for Personalized Search and Recommender Systems
Deep Learning for Personalized Search and Recommender Systems
Deep Learningで「いらすとや風人間画像生成モデル」を作った話（DCGAN、Wasserstein GAN） - ぬいぐるみライフ？
フリー素材サイト「いらすとや」に出てくる人間風の画像を自動生成するモデルをDeep Learningで作りました。実装にはGoogle製のライブラリ「TensorFlow」と機械学習アルゴリズムの「DCGAN」「Wasserstein GAN」を用いています。 以下は生成された人間画像のうちそれなりにきれいなものの一例です。頬のところが赤くなっていて何となく本家いらすとやの特徴を捉えられていると思います。 「いらすとや」とは？ 実装した手法の概要 DCGAN、Wasserstein GANについて Generator Discriminator GeneratorとDiscriminatorの学習 学習や実装の詳細 Generator、Discriminatorのネットワーク構成やパラメーター 訓練データ その他 学習経過 モデルを検証する 入力にバイアスを掛けていい画像を出やすくする ま
深層学習による自然言語処理 - RNN, LSTM, ニューラル機械翻訳の理論
本稿ではニューラルネットワーク，誤差逆伝播法，言語モデル，RNN，LSTM，ニューラル機械翻訳の一連の手法について数理的に解説する． 前編の目次 ニューラルネットワーク 順伝播 (Forwardpropagation) 逆伝播 (Backpropagation) リカレントニューラルネットワーク (RNN) Recurrent Neural Network Language Model (RNNLM) Backpropagation Through Time (BPTT) Long Short-Term Memory (LSTM) Gated Recurrent Unit (GRU) RNN のドロップアウトとバッチ正規化 ニューラル機械翻訳 (NMT) Sequence to Sequence (seq2seq) 注意 (Attention) 双方向エンコーダー・多層LSTM 評価手法
Deep learningの概要とドメインモデルの変遷
5. 2012: Deep Learningブームの幕開け ● 化合物の活性予測コンペでDeep Learningベースの手法が勝利 ○ ドメイン知識を使わず、活性予測の素人が優勝 ● Youtubeの動画を元に、”猫に反応するニューロン”を獲得 ○ 画像からの特徴抽出の自動化…従来は人間のドメイン知識に基づいて設計 ○ 2000台のマシンで1週間かけて10億パラメータを学習 ○ 猫、人といった概念を教えずに(!)それらの概念を獲得 人の顔 (左)、猫の顔(右)によく反応するニューロンの可視化 Merck Competition Challenge http://blog.kaggle.com/2012/10/31/merck-competition-results-deep-nn-and-gpus-come-out-to-play/ “Building High-level Featur
Deep Learning のフレームワーク Chainer を使った画像分類 その2
入力データの構造 six パッケージ 前回、Deep Learning のフレームワーク Chainer を使った画像分類その1にてインストールしたパッケージ、sixとは何だったのか。train_mnist.py 内にてファイル mnist.pkl の読み込みに使われていたので調査。結論としては six は Python 2 と Python 3 の違いを吸収するユーティリティ。恐らく 2 と 3 を乗算して six (推測)。 データフォーマット ファイル mnist.pkl は下記のように読み込まれている(train_mnist.py 30行目)。 mnist = six.moves.cPickle.load(mnist_pickle) PickleはPythonオブジェクトのシリアライズを行うモジュールで、cPickleはC言語でそれが実装された高速版。 なお、MNISTとはアメリカ
Neural Doodles: Workflows for the Next Generation of Artists | nucl.ai
Recent advances in machine learning have opened Pandora’s box for creative applications! Find out about the technology behind #NeuralDoodle and how it could change the future of content creation. (This research was possible thanks to nucl.ai [1].) Last year, with Deep Dream (June 2015) and Style Networks (August 2015), the idea that deep learning may become a tool for Art entered the public consci
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説 - Qiita
特にプログラマーでもデータサイエンティストでも�ないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説Python機械学習DeepLearningTensorFlow これ書くだけで土日２日間まるまる潰れてしまった。 学んだ内容に沿っているので、順に読み進めるに従ってコードの話になっていきます。 Tensorflow触ってみたい/みたけど、いろいろまだ理解できてない！という方向けに書きました。 ※2018年10月4日追記 大分古い記事なのでリンク切れや公式ドキュメントが大分変更されている可能性が高いです。 この記事のTensorflowは ver0.4~0.7くらいだった気がするので ver2.0~となりそうな現在は文章の大半が何を参考にしているのか分からないかもしれません。 1: Deep Learningってそもそも何してるの? 専門の人からはご指摘入りそうですが、要は回帰
友利奈緒判定botを作った - kivantium活動日記
TVアニメCharlotteのヒロイン友利奈緒がTwitter上で異常に増殖する怪現象が起こっています。 友利奈緒検出器、川奈プロが3秒で実装しそうなやつだ— Ararik (@fimbul11) September 2, 2015 と煽られたので実装しました。（3秒ではできませんでした） 遊び方 @mitra_sun22に画像つきのリプライを飛ばせば顔と判定した部分に白枠をつけた画像と判定結果を返信します。簡単ですね！ ちなみに友利奈緒と判定された画像は筆者(@kivantium)のTwitterアイコンに設定されるようになっています。 要素技術 Twitterで煽られたので、Twitterで送られた画像から顔を検出してその顔が友利奈緒かどうか判断してリプライするという仕様にしました。 ほとんど過去の記事からコピペしただけでできました。 Twitterからの画像を処理する部分: Twit
Theano で Deep Learning <1> : MNIST データをロジスティック回帰で判別する - StatsFragments
概要 ここ数年 Deep Learning 勢の隆盛いちじるしい。自分が学生の頃は ニューラルネットワークはオワコン扱いだったのに、、、どうしてこうなった？自分もちょっと触ってみようかな、と記事やらスライドやら読んでみても、活性化関数が〜 とか、 制約付き何とかマシンが〜（聞き取れず。何か中ボスっぽい名前）とか、何言っているのかよくわからん。 巷には 中身がわかっていなくてもある程度 使えるパッケージもいくつかあるようだが、せっかくなので少しは勉強したい。 Python 使って できんかな？と思って探してみると、すでに Theano というPython パッケージの開発チームが作った DeepLearning Documentation 0.1 という大部の聖典 (バイブル) があった。 当然だがこの文書では Theano の機能をいろいろ使っているため、ぱっと見では 何をやってんだかよく
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