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
Making Python on Apache Hadoop Easier with Anaconda and CDH - Cloudera Blog
Enabling Python development on CDH clusters (for PySpark, for example) is now much easier thanks to new integration with Continuum Analytics’ Python platform (Anaconda). Python has become an increasingly popular tool for data analysis, including data processing, feature engineering, machine learning, and visualization. Data scientists and data engineers enjoy Python’s rich numerical and analytical
PFIセミナーで実験プログラム開発方法論について話しました - 読書帳
先日9月25日の社内セミナーにて「実験プログラム開発方法論」というタイトルで発表を行いました。 発表資料はSlideShareで公開しています。当日の発表はUstreamのPFIチャンネルから視聴可能です。 また、発表に関連する資料群（デモのレポジトリ・実験メモ・発表に関連して書いた文書）などをgoogle docsで公開しています。 PFI Show(Ustream) 20140925PFIセミナー関連資料置き場 以下では発表内容の簡単なまとめ、発表の補足、実験プログラムについて考える経緯について、随筆的に書いていこうと思います。 発表内容について 実験プログラムは造語で、（科学）実験を行うために開発するソフトウェアを意図しています。 発表では、実験プログラムが持つ特徴・典型パターン・開発上の課題とその解決策（案）について話しました。 一部まとめの繰り返しになりますが、今回の発表での要旨
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Deep Learningの基礎と応用
Publications | DeepMind
git, mafを用いた実験プログラム開発方法論
