スーパーファミコンのソフトをTensorFlowで学習させてみる！ - Qiita
学習方法 ゲームキャプチャ + アクションで報酬(game score)を与えそれを学習させる。 game scoreの取得については、ROMのバイナリ情報を解析する必要があります。 この辺はあまり詳しくありませんが海外にROMの情報が出ているとのことです。 ニューラルネットワークアーキテクチャ 学習関数は定番のReLU。教科学習のアルゴリズムは勾配降下法(Adam)でやってます。 ReLU 勾配降下法 ニューラルネットワークの外観 手順 ⅰ.エミュレータの準備 エミュレータの動作に関しては処理が複雑なのでgitにあげておきます。 https://github.com/tsunaki00/siva_game ※ 他のマシンで試してないので動くかわかりません。 エミュに興味あるかたは海外のgitなどをぐぐってみてください！ ⅱ.ROMの抜き出し 上記にも記載しましたが、ROMの抜き出し方法は
DeepLearningはアニメを変えるのか？ - Qiita
（題を付けかえました。このページ中の画像は、それぞれの引用先のサイトの画像を表示しているものです。） 最近、Deep Learning関連では、アニメ産業自体にも影響しやすい技術が多数開発されているように思う。 まず、セル画の時代からある輪郭線をラフスケッチからトレースする作業が自動化されてしまうのではないか？ ラフスケッチの自動線画化 web サービス■全層畳込みニューラルネットワークによるラフスケッチの自動線画化 次の２つの技術によれば、そのような線画画像に基づいて、色指定と着色の工程を自動化できてしまう可能性がないか？ 初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた しかも、簡単な方法で色指定をして着色させることもできています。 作者の方がWEBサービスを提供を開始しました。 線画の着色のデモ 自分のPCで動作させたい方は、以下のリンク先へ - 線画着色webサービスPain
初心者がchainerで線画着色してみた。わりとできた。
ﾃﾞｰﾌﾟﾗｰﾆﾝｸﾞはコモディティ化していてハンダ付けの方が付加価値高いといわれるﾋﾟ-FNで主に工作担当のtai2anです。 NHKで全国放送されたAmazon Picking Challengeでガムテべったべたのハンドやロボコン感満載の滑り台とかを工作してました。 とはいえ、やっぱりちょっとディープラーニングしてみたいので1,2か月前からchainerを勉強し始めました。 せっかくなので線画の着色をしたいなーと思って色々試してみました。 線画の着色は教師あり学習なので線画と着色済みの画像のデータセットが(できれば大量に)必要です。 今回はOpenCVでカラーの画像から線画を適当に抽出しています。 抽出例 → カラーの画像を集めて線画を作ればデータセットの完成です。（今回は６０万枚くらい使っています） ネットワークの形ですが、U-netという最初の方でコンボリューションする時の層の出
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