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ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか？　〜準備編〜 - bohemia日記
最近おそ松さんというアニメが流行っていますね。６つ子のおそ松くんのアニメを現代版にアレンジした作品なのですが、その過程でそれぞれの兄弟の特徴が付けられています。左から、おそ松、から松、チョロ松、一松、十四松、とど松で、順に長男次男三男・・・となっています。簡単にまとめると、このようになります。生まれ名前色特徴長男おそ松赤クズ次男から松青ナルシスト三男チョロ松緑ツッコミ、意識高い系四男一松紫コミュ障五男十四松黄色マイペース六男とど松ピンク甘え上手、腹黒それぞれの色を着ているときは、簡単に見分けられますが、そうでないときは見分けるのに困難を伴います。髪や目つきにも特徴があるので、見分けることができるので、このような表を作ってらっしゃる方もいます。それでも結構苦労したので、同じくディープラーニングで学習させたモデルで判別できない
hikazoh 2016/01/13
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機械学習の学習法・オススメ本のまとめのまとめ - bohemia日記
最近、ディープラーニングが流行ってるせいか、機械学習関連の本や学習法をまとめた記事がバズっているのをよく目にします。みんな興味はあるけど、なかなか手を出しにくい分野だから、学習方法が注目されているのだと思うのですが、それにしても多すぎると思いました。なので、機械学習のまとめをまとめてみました。Navarまとめのまとめみたいな。人工知能ブームに追従する機械学習ブームの中、今年勉強するものの参考になれば幸いです。オススメ本のまとめのまとめ breakbee.hatena blog.jp d.hatena.ne.jp d.hatena.ne.jp blog.livedoor.jp d.hatena.ne.jp d.hatena.ne.jp 学習に役立つ情報のまとめのまとめ qiita.com d.hatena.ne.jp qiita.com d.hatena.ne.jp aidiary.ha
hikazoh 2016/01/02
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ディープラーニングでおそ松さんの六つ子は見分けられるのか〜実施編〜 - bohemia日記
前回、おそ松さんたちをディープラーニングで見分けるため、準備編としておそ松さんたちの顔画像を5644枚集めました。今回はそれを用いて、ディープラーニングで学習させ、判別器を作って検証します。集めた画像人物枚数例おそ松 1126 から松 769 チョロ松 1047 一松 736 十四松 855 とど松 729 その他 383 使用フレームワーク最近GoogleからTensorFlowという新しいディープラーニングのフレームワークが発表されました。会社のブログに使い方書いたのですが、まだ慣れていないので、今回はchainerを使います。こちらだとすぐに高い成果を上げているImageNetのNINモデル、４層畳み込みニューラルネットワークがサンプルで入っていますので、こちらを改良して使います。 imageNetの使い方は、こちらやこちらを参考にしています。訓練データセット Im
hikazoh 2015/12/31
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