SushiGAN 〜人工知能は寿司を握れるか？〜 - Qiita
はじめに SUSHI食べたい！ということで，DCGANで寿司の画像を生成してみました． やったことは，Chainerのサンプルコードを少し変えて実行しただけです．予めご了承ください． 原理の紹介 今回使用したGANについて, 簡単に原理を解説します. 敵対的生成ネットワーク(generative adversarial networks; GAN)は, 2014年にMontreal大学(当時)のIan Goodfellowが考案したネットワークで, ノイズからこのような「本物らしい」画像を生成することができます. それぞれの画像において, 一番右の列は隣の列から最も近い教師画像です. すなわち, 左5列の画像は教師データとは異なり, かつ本物らしい画像ということになります. では, どのようにして画像を生成するのでしょうか？ GANはこのような構成になっています. A Beginner's
対話モデルの訓練/評価フレームワーク ParlAI がすごい - ディープラーニングブログ
こんにちは，Ryobot です． 本稿では ParlAI の基本的な使用法やユーザーが独自に定義できるエージェントの実装方法を解説しました． 以下，PyTorch, Chainer, TensorFlow によるエージェントの実装例を GitHub にて公開したので適宜ご覧ください． ParlAI Agent examples with PyTorch, Chainer and TensorFlow 目次 ParlAI とは？ インストールから example 実行まで ParlAI Agent の実装方法 1. 実装の流れ 2. PyTorch で RNNAgent を実装する 3. Chainer で RNNAgent を実装する 4. TensorFlow で RNNAgent を実装する 5. PyTorch で AttentionAgent (seq2seq with Atten
仮想通貨取引所のPoloniexからAPI経由でデータ取得し、ディープラーニング（Chainer）で翌日の価格予測をしよう - Qiita
仮想通貨取引所のPoloniexからAPI経由でデータ取得し、ディープラーニング（Chainer）で翌日の価格予測をしようPython機械学習DeepLearning人工知能Chainer はじめに みなさま、こんにちは。 株式会社キカガク代表取締役の吉崎（Twitter: @yoshizaki_kkgk）です。 久々の休日にせっかくなら面白いことをしよう！と思いついたのが、今回の記事です。 ぜひ、読者の皆様にとって、データ解析のアプローチについて、理解の深まる記事となっておりましたら幸いです。 意外にも反響が！ 前回、仮想通貨取引所のLiquiからデータをAPI経由で取得する初心者向けの記事を書きました。 前回の記事：仮想通貨取引所LiquiのAPIからPythonで情報を取得してみよう 今回この記事を書いた経緯 前回の記事に反響があったことももちろんですが、弊社で開催している「人工知能
DL使った線画自動着色がCPUでも動くようにしました - Itsukaraの日記
DL使った線画自動着色の件、下記記事を書いた後で、CPUだけでも動くように修正し、pull requestを出させていただきました。幸い、conflictsは無いようです。 itsukara.hateblo.jp 修正内容ですが、元々CPUで使う場合は"python server.py -g -1"とすれば動くはずなのですが、"cgi_exe.py"で "self.gpu >= 0" か判定して処理を分ける部分が抜けていたので、追加したものです。 ちなみに、トレーニングと異なり判定だけなので、CPUでも十分に速いです。お試しサイトはアクセスが集中して処理が重くなっており着色に1分以上かかるので、お試しサイトの負荷を減らす意味でも、ローカル環境を作って試しましょう！ 何よりも、CPUだけでもローカル環境の方がお試しサイトよりもずっと速いです。具体的には、CPUだけも15秒程度で着色が完了しま
Chainerで始めるニューラルネットワーク - Qiita
Chainerは、Preferred Networksが開発したニューラルネットワークを実装するためのライブラリです。その特徴としては、以下のような点があります(ホームページより)。 高速: CUDAをサポートし、GPUを利用した高速な計算が可能 柔軟: 柔軟な記法により、畳み込み、リカレントなど、様々なタイプのニューラルネットを実装可能 直観的: ネットワーク構成を直観的に記述できる 個人的には、さらに一つ「インストールが簡単」というのも挙げたいと思います。 ディープラーニング系のフレームワークはどれもインストールが面倒なものが多いのですが、Chainerは依存ライブラリが少なく簡単に導入・・・できたんですが、1.5.0からCythonを使うようになりちょっと手間になりました。インストール方法については以下をご参照ください。 Mac Windows AWS 公式インストール情報 また、C
ディープラーニングを活用したマイクロサービスを構築し、画像から商品カテゴリの分類をしてみる - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、VASILYのバックエンドエンジニアの塩崎です。 iQONの中ではクローラーと検索サーバーを担当しています。 iQONのクローラーには提携ECサイトさんからクロールした商品を商品カテゴリー(Tシャツ、ワンピース、etc.)に自動的に分類する機能があり、商品タイトルや商品説明文などのテキスト情報を元に分類を行っています。 しかし、一部のカテゴリー(セーター・ニット帽)の商品はテキスト情報だけからでは精度の良い分類を行うことができません。 そのため、これらのカテゴリーの商品については画像を用いたカテゴリー分類を導入しました。 これらの機能を実現するために、当社のデータサイエンスチームとも協力を行い、ディープラーニングを用いたカテゴリー判定器を開発しました。 また、この機能は既存のクローラーの機能からの独立性が高いので、クローラーに組み込むときにはマイクロサービス化をして組み込みまし
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
Chainerで顔イラストの自動生成 - Qiita
PFNのmattyaです。chainerを使ったイラスト自動生成をやってみました(上の画像もその一例です)。 20日目の@rezoolabさんの記事(Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる)とネタが被っちゃったので、本記事ではさらに発展的なところを書いていきたいと思います。一緒に読んでいただくとよいかと。 概要 Chainerで画像を生成するニューラルネットであるDCGANを実装した→github safebooruから顔イラストを集めてきて学習させた 学習済みモデルをconvnetjsで読み込ませて、ブラウザ上で動くデモを作成した→こちら(ローディングに20秒程度かかります) アルゴリズム 今回実装したDCGAN(元論文)はGenerative Adversarial Networkというアルゴリズムの発展形です。GANの目標は、学習データセットと見分けがつかないようなデ
ブラウザから手軽に深層学習AIを教育できるオープンソースソフトウェア
ブラウザから手軽に深層学習AIを教育できるオープンソースソフトウェア You can train a deep neural network on your web browser 2015.12.24 Updated by Ryo Shimizu on December 24, 2015, 06:00 am JST 先日発表した深層学習(ディープラーニング)をWebブラウザ上から手軽に行うためのオープンソース・ソフトウェア、「DEEPstation(ディープステーション)」をついに公開しました。現在、Githubより誰でもダウンロードして使用することが出来ます(https://github.com/uei/deepstation)。 DEEPstationは、ディープラーニングを手軽に実験するためのGUIベースのアプリケーションで、以下のような特徴があります。 国産ディープラーニングフレ
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
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「線画に自動で着色してくれるサービス」が爆誕、あまりの精度の高さに「もう自分で塗る必要ないじゃん…」
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