今さら聞けないGAN（1） 基本構造の理解 - Qiita
なんとなく知っている気になっているけど。。。 ディープラーニング関連技術の中でも、GANに関するニュースは良く取り上げられていますね。警察と貨幣偽造者といったコンセプトは理解しやすく、学習したモデルから新たに絵や文章などを作り出せることは「これぞ人工知能」感を醸し出しています。 知ったかぶって、「それ、GANでできたら面白いですね」とか言ってしまうくせに、ソースコードレベルでの動作については実は良くわかっていない。チュートリアルを実行してなんとなく、「この行は〜をしているのだなぁ」ということはわかるのですが、そもそも「GANの基本思想を理解した上でなぜこのコーディングになっているのか」が掴めないため、 自分の適用させたい問題に対して、どこを修正すれば良いのかわからない 新しいGANのアルゴリズムが出てきたときに、どこを修正すれば良いのかわからない はい、全て私の経験です。この記事では、自分
画像認識で「綾鷹を選ばせる」AIを作る - Qiita
こんにちは、絶賛プログラミング勉強中のtomoです。 Aidemyで画像認識について勉強し始めて１ヶ月が経ったので、学習成果として投稿します。 はじめに 突然ですが、皆さん「緑茶の中でも選ばれてしまう緑茶は何か」と問われたら何と答えますか？ おそらく50％以上の人は「綾鷹」と答えるかと思います。 この記事では、そんな綾鷹を画像認識によって人々に選ばせるAIを作成します。 Aidemyで学習した内容 「ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう！」ルートで8つのコースを学びました。 特に「CNNを用いた画像認識」コースにおいて学んだ技術を複数使用しています。 （後述する目次の「⑵モデルを構築/学習する」の仕組みを学べます。） 目次 ・実装概要 ・AIの作成 ⑴Iphoneで撮った写真を学習/検証データにする ⑵モデルを構築/学習する ①シンプルにモデルを構築する ②データを拡張する ③
【秒速で無料GPUを使う】深層学習実践Tips on Colaboratory - Qiita
2019/5/11 PR: こちらの内容を含め、2019年5月11日発刊の 図解速習DEEP LEARNINGという本ができました。[2019年5月版] 機械学習・深層学習を学び、トレンドを追うためのリンク150選 - Qiitaでも、一部内容をご覧いただけます 2019/3/9 Colaboratoryに関する情報交換Slackを試験的に立ち上げました。リンクより、登録・ご参加ください。 2019/3/3 TensorBoardに公式対応しました。また、ランタイムのRAM/ディスク空き容量が一目で確認できるようになりました。後ほど記事に追記します。 はじめに Colaboratoryは、無料で使うことができ、ほとんどの主要ブラウザで動作する、設定不要のJupyterノートブック環境です。Googleが、機械学習の教育、研究用に使われることを目的に、無償提供しています。ざっくりというなら、
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