フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
Webプログラマと数学の接点、その入り口
フロントエンドのパラダイムを参考にバックエンド開発を再考する / TypeScript による GraphQL バックエンド開発
DCGANで湖岸道路ぽい画像を生成する - やったことの説明
はじめに Deep Convolutional Generative Adversarial Networks mattyaさんによるchainerの実装 入力データ 結果 zベクトルをいじって色々画像を作る まとめ 参考 はじめに DNNを使った画像の生成について興味を持った。 深層学習ウェイ系の某先生もマルチモーダルとか生成とか言ってた気がするし、 判別するより生成するほうが見た目に楽しそうなので、 こちらの発表でも使われていたDCGANを使って、画像を生成してみることにした。 Deep Convolutional Generative Adversarial Networks 某学会にでていたやりたいことに近い論文はこちら。 とてもわかりやすいこちらのブログがわかりやすい。 GANはAdversarialという名の通り、2つのネットワークを競合させて学習を行うアルゴリズム。 GANで
LSTMを使ってズンドコキヨシを学習する - Qiita
概要 LSTMを使ってズンドコキヨシを学習してみました。 Chainerを使って実装しています。 ちょっと前にあからさまに誤ったコードを投稿してしまったのですが、修正して再投稿します。 LSTMの説明は以下の投稿が詳しいです。 わかるLSTM ～ 最近の動向と共に モデル 以下のようなモデルを構築します 入力として「ズン」または「ドコ」を受けつける 出力はNoneまたは「＼キ・ヨ・シ！／」 「ズン」「ズン」「ズン」「ズン」「ドコ」をこの順で入力したら「＼キ・ヨ・シ！／」を出力、それ以外の場合はNoneを出力するように学習する コード # !/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import chainer from chainer import Variable, optimizers, functio
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
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
