![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/6de88e90fb67d1f4d67f06f8049344e334ed69ae/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwcGFyYWxsZWwtbGFpbiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MTllMjIyYzI5ZTcyYjBmNzJlZGExM2E1YTk2NDNlNTI%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D932ff9a08e921d0ff20d285937dcb518)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
GANについて概念から実装まで ~DCGANによるキルミーベイベー生成~ - Qiita
記事へのコメント1件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
GANについて概念から実装まで ~DCGANによるキルミーベイベー生成~ - Qiita
@triwave33さんの良記事に触発され、GANに対しての関心が高まり、自分でもなにかアウトプットできないか... @triwave33さんの良記事に触発され、GANに対しての関心が高まり、自分でもなにかアウトプットできないかなと思ったので、今回はキルミーベイベーの画像生成を行いました。 この記事では、GANについて基礎から解説し、最後にはDCGANを使ってキルミーベイベーの画像を生成することを目標としています。 以前、以下のような記事 Kerasでキルミーアイコン686枚によるキルミー的アニメ絵分類 を使ってKerasの勉強をし、面白いなと思ったので、 今回はDCGANを使って分類ではなく生成を行おうと思います。 また、潜在変数(ノイズ)に関して詰まったので、そこに関して掘り下げます。 ついでに、転置畳み込みに関しても少し触れています。 GAN関連の良記事としては 今さら聞けないGAN(1) 基本構造の理解 今さら聞けないGAN (2) DCGANによる画像生成 はじめてのGAN があります。 実装は