Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひらがな"の識別95.04%で畳み込みニューラルネットワークをわかりやすく解説 - Qiita
Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひらがな"の識別95.04%で畳み込みニューラルネットワークをわかりやすく解説Python機械学習DeepLearning画像認識TensorFlow どうも、データセットの用意でバイナリーとの戦いを5時間繰り広げたあげく、記事に１日かかりました。丁寧に記事書くって大変ですね。うふふっ☆ 前回: 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 に続き、MNISTのエキスパート編を解説しようと思ったのですが、せっかくなので数字ではなくひらがなデータセット計71文字を識別していくなかで"畳み込みニューラルネットワーク"の解説をしたいと思います。 英語ではConvolutional Neural Networkなので以下CNNと呼びます コードはほぼTensorflowのチュートリアル
宇宙人のアルファベット ～DCGAN×文字～ - Qiita
※昨年話題になったDCGANで遅ればせながら遊んでみたという話です。内容としてはアルファベットに適用しただけです。 背景 ドレイクの方程式のN値がもし１より大きければ、どこかに地球外文明があり、おそらく何らかの文字が使われていることでしょう。そしてその多くは、地球でも生まれた（そして消えていった）文字とかなり共通している、または似ている確率が高いと思います。 文字としての制約： - 条件１：少々くずれても互いに判別可能な（判別しやすい）文字のセットであること - 条件２：複雑すぎないこと - 条件３：描きやすいこと（≒条件2） を満たす図形のバリエーションには限りがあるためです。 であるならば例えば、現在のアルファベットから特徴を抜き出してうまくアルファベット様文字列生成器を作れれば、パラレルワールドのアルファベット、そして宇宙人のアルファベットを垣間見ることができるはずです。 実験手法と
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