ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
図解Stable Diffusion
ジェイ・アラマールのブログより。 AIによる画像生成は、(私を含めて)人々の度肝をぬく最新のAIの能力です。テキストの説明から印象的なビジュアルを作り出す能力は、魔法のような品質を持ち、人間がアートを創造する方法の変化を明確に指し示しています。Stable Diffusionのリリースは、高性能(画質だけでなく、速度や比較的低いリソース/メモリ要件という意味での性能)なモデルを一般の人々に提供することになったのは、この開発における明確なマイルストーンです。 AI画像生成を試してみて、その仕組みが気になり始めた方も多いのではないでしょうか。 ここでは、Stable Diffusionの仕組みについて優しく紹介します。 Stable Diffusionは、様々な使い方ができる汎用性の高いものです。まず、テキストのみからの画像生成(text2img)に焦点を当てます。上の画像は、テキスト入力と生
真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
キャラクター画像一枚でより表情豊かなアニメーションを生成するシステムを作ってみた
上の動画中のキャラクターはバーチャルYouTuberまたはそれに関連したキャラクターです。この記事中の画像や映像は彼らのファンアート・二次創作です。[footnote] ほとんどの動画内のバーチャルYouTuberはいちから、カバー、774 inc.、のりプロ、KMNZ等の企業様に所属してます。しぐれうい様、神楽めあ様、伊東ライフ様、兎鞠まり様、ノート竹花様、なつめえり様、名取さな様、ユキミお姉ちゃん様、聖女れりあ様、楪穂波様、幽ヶ崎海愛様、花雲くゆり様、ケリン様、ふくやマスター様の画像も使わせていただきました。誠に申し訳ございませんが、切り抜き動画やMADや同人ゲーム等の二次創作と同じように使用許可は全く取っておりません。2019年の記事を（まだ世に出ていない）学術論文にした時は一部の企業様に連絡して許可を頂きましたが、この記事で使用する許可は取っておりません。 私は２０１９年に一枚のキ
Talking Head Anime from a Single Image
The characters are virtual YouTubers affiliated with Nijisanji and are © Ichikara, Inc. (see footnote) They have a very lenient guideline for derivative works which I have interpreted that official artworks can be used in the pursuit of hobbies as long as they are not sold or used for commercial purposes. In fact, there are fan-made games created using official materials. I think that what I'm doi
ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
Are you readyyy to Deep Learning!? - SEGA TECH Blog
セガゲームス第4事業部第4開発1部TA(テクニカルアーティスト)セクション*1 宮下です。2019年が始まって早１カ月がたとうとしてますが、あなたにとって2018年はどんな年でしたか？（少々時期外れな質問なのですが…） Readyyy! 私は2019年2月1日にリリースされたスマホタイトル「Readyyy!」に携わっており、とても忙しい1年でした。このタイトルは、プレイヤーが新人プロデューサー兼寮長として、男子高校生アイドル18人を育成するスマホゲームで、ゲームエンジンUnity*2を使って開発しています。 Readyyy! キービジュアル TAとして、3Dによるチビメンや「Live2D*3」の立ち絵をはじめとする「Readyyy!」の技術的なグラフィック表現の根幹を担っています。特に立ち絵については、ライティングという結構面白いことしているんですよ。 昼間、夕方、逆光などの環境によるライ
メンヘラちゃんと学ぶディープラーニング最新論文 / menhera chan
メンヘラちゃんが最新論文をバリバリ語ってくれるシリーズのまとめです．論文とコーヒーを片手にお楽しみください．
GANによる超解像がもたらす新しい方向性と「The Perception-Distortion Tradeoff」の話 - Think more, try less
CVPR2018にて超解像分野において極めて重要そうだなと感じた論文がありました。Yochai Blauらによる下記の論文です。 [1711.06077] The Perception-Distortion Tradeoff この内容を踏まえて最近の超解像研究の流れをまとめたいと思います。 超解像とは？ 超解像について振り返ります。多くの方がwaifu2xというソフトウェアで一度は目にしたことがあるかもしれません。下記イメージのように低解像の画像を高解像の画像に変換する方法を 超解像（Super Resolution）と呼ばれます。 （参照元：二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー） このwaifu2xがざっくりどのように超解像を行っているかというと、ベースはSRCNNというConvolutional Neural Netoworkを使った超解像手法であり、下記のよう
AlphaGo Zeroの論文の要約 : ブログ
AlphaGo Zeroが自己学習のみで過去最強になったというニュースが出たのでその元論文を読み、要約をしました。 まず感想を述べると、過去数千年にわたって蓄積してきた知識をAIが数時間で発見することに対する気持ち良さがありました。人間などクソ食らえと思っておりますので、こう言うニュースはとてもスッキリします。そして人間の発見していない打ち筋の発見にも感動しました。これこそがAIの真髄だと信じています。人間が見えていないものをAIが見つける、僕もいつかそんなことをしてみたいと思いながら生きています。 あともう一つ重要だと思ったのは、とてもネットワーク構造および学習過程が簡素化されたことです。マシンパワーも過去に比べて非常に少なく済み、個人でもすぐに再現実験ができそうなくらいです。AIが強くなることと、構造および学習のsimplerが同時に達成できていることが本質的だと思います。 一応、下記
Deep Learning
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
ゲームアプリの「ドット絵」をディープラーニングで自動生成する - Qiita
Super Quest DCGAN Deep Convolutional Generative Adversarial Networks ディープラーニングで画像（等）を自動生成する技術 データセットを学習して、データセットにありそうな画像を生成する 例 アイドルの顔画像生成 TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 - すぎゃーんメモ アイドルの顔画像を大量に集めて学習 → アイドルっぽい顔を自動生成 顔イラストの生成 Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita 顔イラストを集めてきて学習 → 顔イラストを自動生成 DCGAN-tensorflow TensorFlowを用いた実装 READMEに書いてある通りに実行すれば簡単に試せる 試してみた DCGAN-tensorflowで自動画像生成をお手軽に試す - Qiita 付属のサンプルを実行 セレブ顔のデー
ディープラーニングを用いて「写真の見た目の特徴」を別の写真に転送してしまう「Deep Photo Style Transfer」
ディープラーニングを用いてベースとなる画像に他の画像のスタイル(見た目の特徴)を付与することで、新しい画像を生成することができる「Deep Photo Style Transfer」が、ソフトウェア開発プロジェクトの共有プラットフォームであるGitHub上で公開されています。 GitHub - luanfujun/deep-photo-styletransfer: Code and data for paper "Deep Photo Style Transfer" https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer これまでも、ディープラーニングなどを用いてベースとなる画像に他の画像のスタイルを転送する、という試みが存在したそうです。しかし、ベース・スタイルの両方に写真を使っても、出力した画像が写真っぽくない「絵のようなゆがみ」をも
例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話 - Qiita
先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い
はじめてのGAN
今回はGAN（Generative Adversarial Network）を解説していきます。 GANは“Deep Learning”という本の著者でもあるIan Goodfellowが考案したモデルです。NIPS 2016でもGANのチュートリアルが行われるなど非常に注目を集めている分野で、次々に論文が出てきています。 また、QuoraのセッションでYann LeCunが、この10年の機械学習で最も面白いアイディアと述べていたりもします。 “The most interesting idea in the last 10 years in ML, in my opinion.” –Yann LeCun GANは聞いたことはあるけれどあまり追えてないという人向けに基礎から解説していきたいと思います。それでは順に見ていきましょう。 目次 基礎理論 DCGAN 実装 論文紹介 まとめ 基礎理
Tensorflow and deep learning - without a PhD by Martin Görner
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