飯塚里志 — ディープネットワークによる画像補完（SIGGRAPH 2017）
概要： 本研究では，畳み込みニューラルネットワークを用いて，シーンの大域的かつ局所的な整合性を考慮した画像補完を行う手法を提案する．提案する補完ネットワークは全層が畳み込み層で構成され，任意のサイズの画像における自由な形状の「穴」を補完できる．この補完ネットワークに，シーンの整合性を考慮した画像補完を学習させるため，本物の画像と補完された画像を識別するための大域識別ネットワークと局所識別ネットワークを構築する．大域識別ネットワークは画像全体が自然な画像になっているかを評価し，局所識別ネットワークは補完領域周辺のより詳細な整合性によって画像を評価する．この2つの識別ネットワーク両方を「だます」ように補完ネットワークを学習させることで，シーン全体で整合性が取れており，かつ局所的にも自然な補完画像を出力することができる．提案手法により，様々なシーンにおいて自然な画像補完が可能となり，さらに従来の
週刊少年ジャンプの短命作品を，機械学習で予測する （前編：データ分析） - Qiita
1. はじめに 週刊少年ジャンプ（以下，ジャンプ）は，日本で最も売れている漫画雑誌1です．言うまでもなく，私は大ファンです． ジャンプ編集部の連載会議は非常にシビアです．ジャンプ作家の奮闘を描いたフィクション漫画「バクマン。」では，編集部が毎号の読者アンケートをもとに各漫画の人気を評価し，掲載順や打ち切り作品を決定する様子が描かれています2．連載開始から10週以内（単行本約1冊分）で連載が打ち切られてしまうことも珍しくありません．とても厳しい世界です． 本記事では，機械学習を使って，短命作品（10週以内に終了する作品）の予測を行います．究極の目標は，ジャンプ編集部より先に打ち切り作品を予測し，好みの作品が危ない場合はアンケートを出して打ち切りを回避することです3．我々は読者アンケートの結果を知ることができないので，掲載順の履歴を入力とし，短命作品か否かを出力する多層パーセプトロン4をTen
ディープラーニングでアスキーアートを作る - Qiita
はじめまして。 本業はアスキーアート (以下AA) 職人のOsciiArtといいます (本業ではない)。 AlphaGo対イ・セドルの対局を見て、「僕もディープラーニングで神AA職人を倒したい！」と思い、pythonをインストールしてちょうど一年の成果を書いていきます。 コードはこちらにアップしてあります。 https://github.com/OsciiArt/DeepAA ここで扱うアスキーアートとは ここで扱うAAとは、 こういうの……↓ ではなく、こういうの……↓ でもなく、こういうの……↓ ともちょっと違って、こういうの……↓ ではもちろんなく、こういうのです。↓ このような、線画を文字を作って再現した「トレースAA」と呼ばれるタイプのAAをここでは扱います。 詳細はwikipediaの「アスキーアート」のページの「プロポーショナルフォント」の項を参照してください。 wikipe
適当に描いた図形が「ネコ」へ自動変換される「edges2cats」
適当な落書きから写真のような画像に変換してくれる「pix2pix」というアルゴリズムとGoogleのオープンソースの機械学習ライブラリ「Tensorflow」をもとに開発された、一筆書きのようなラフな図形でも猫画像に自動変換してくれるツールが「edges2cats」です。簡単にかわいい猫画像が作れるようになったのかと思いきや、悪夢画像を生成するGoogleの人工知能「DeepDream」を使ったかのような猫画像が大量生産されています。 Image-to-Image Demo - Affine Layer http://affinelayer.com/pixsrv/index.html edges2catsで落書きを猫画像に変換するサンプルがコレ。2000枚の猫画像を使って機械学習させており、かなりの精度で猫画像が生成されるように見えます。 ……が、しかし、これは描き手の画力にかなり左右され
配牌からアガれるかアガれないか予測する - Qiita
はじめに 趣旨 個人的にディープラーニングや機械学習を学習したいと思い、O'Reilly Japanさんから出版されているゼロから作るDeep Learningを読みました。 しかし、私自身に知識がなく、いまいちピンとこなかったので、簡単なものを作ってみようと考えました。 とはいえ、せっかくなら自分の趣味でもある麻雀に関わるところで作ろうと考えました。 筆者のスペック Python、機械学習ともに初心者 普段はPHPやRubyを使ったWebのお仕事 環境 Python 3.6.0 bottle 0.12.13 heroku 機能概要 作成したアプリは下記になります。 https://python-mahjang.herokuapp.com/index また、ソースコードは下記になります。 https://github.com/naoki85/python_mahjong 配牌と結果のみを学
TensorFlowで学習済みモデルを使用する(Deep MNIST for Expertsの応用) - walkingmask’s development log
Deep MNIST for Experts(TensorFlow Tutorial)を応用したものを記録． 学習データやカーネルを可視化した話はこちら． walkingmask.hatenablog.com Deep MNIST for Experts Deep MNIST for Expertsは，TensorFlowのチュートリアルで，MNISTという手書き文字数字を認識するCNN(畳み込みニューラルネットワーク)をサクッと実装するもの．20000回学習したNNはテストデータの認識率が99.2%にもなるすごいやつ． 学習済みモデルを使ってみる 数時間にも及ぶ学習を終えて，99.2の数字を目にした時「オオおおおお！」と感動できるチュートリアルだが，ちょっと実感が薄い．そこで，学習したこのモデルを使って，自分で作った手書き数字を認識してくれるかテストしてみる． 自作テストデータ まずは，
例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話 - Qiita
先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い
クックパッドにおける最近の機械学習について - クックパッド開発者ブログ
こんにちは、研究開発部の山田（@y_am_a_da）です。 去る2月16日、「Cookpad Tech Kitchen #5 クックパッドにおける最近の機械学習について」と題して、機械学習に関わっている方々向けの技術交流イベントを行いました。 https://cookpad.connpass.com/event/49324/ 定員が70名のイベントでしたが、告知してから30分ほどで応募者数が定員超えの100人近く集まり、最終的には400人を超す方々にお申込みいただきました。これまでに開催したTech Kitchenの中でも過去最高の申込数であり、機械学習への関心の高さを感じました。 昨年7月に発足したばかりの研究開発部では、現在クックパッドに投稿されている250万品以上のレシピを始めとするさまざまなデータに対して、機械学習を活用したサービス開発を行っています。このイベントでは、研究開発部の
ディープラーニングの仕組みと応用
脳の神経回路の構造を模倣 ディープラーニングは、大量のデータを学習するために、人間の脳の神経回路の構造を模倣（モデル化）した情報処理の仕組みであるニューラルネットワークを用いる。図3のニューラルネットワークは、「入力層」「隠れ層」「出力層」という3層で構成している。また、学習データは入力データとなる手書き文字の画素データと、正解データがセットになっている。 このニューラルネットワークのモデルを学習させるには、まず手書き文字画素データをピクセル単位に分割した上で、各ピクセル値を入力層に入力する。図3のモデルでは縦横28ドットで分割していることから、784個が入力層に並ぶ。 入力データを受け取った入力層は、受け取った値に「重み付け」をした上で、後段にある隠れ層のニューロン（神経細胞。CPUのような役割を担う）に伝達する。 同様に隠れ層の各ニューロンは、入力層から受け取った値をすべて加算し、その
機械学習／Deep Learningの仕事が増える2017年、ソフトウェアエンジニアがFPGAを学ぶべき理由
ソフトウェアエンジニアがFPGA（field-programmable gate array）を使うハードルがさらに下がってきている。クラウドサービスでFPGAを活用できたり、Pythonで記述したニューラルネットワークをFPGAに高位合成できる研究成果が出てきたりしているのだ。 ソフトウェア開発者の立場でFPGAに取り組むイベント「FPGAエクストリーム・コンピューティング」を主宰する佐藤一憲氏、FPGAの高位合成によるディープラーニングについて研究している東京工業大学の中原啓貴氏（中原研究室）、そしてFPGAベンダーであるザイリンクスの神保直弘氏が、急激に常識が変わりつつあるFPGAの動向を語り合った。 本稿では座談会の中から、ソフトウェアエンジニアにFPGAや高位合成が求められる現状、そして、今後どのようなツールを使うべきか、ソフトウェアエンジニアがFPGAに取り組む際の課題などにつ
TensorFlowのSeq2Seqモデルでチャットボットっぽいものを作ってみた - Qiita
のような感じです。これをtest_data_in.txtとtest_data_out.txtも同様に準備をします。 訓練用306文とテスト用306文(IN,OUTが153ずつ)の計712文で、語彙数は訓練用とテスト用それぞれ約500ずつです。 データは非常に少ないです（泣） 学習のコード 学習を行うコードです。 チュートリアルのデフォルトではバッチ（batch_size）が６４、層の数（num_layers）が3、層のユニット（size）が1024、語彙数が（vocab_size）が40000の大きさでした。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file ex
TensorFlowで会話AIを作ってみた。
3. 3 会話AI 2016/2/15 C8Lab Copyright 2014 C8Lab Inc. All rights reserved MichroSoft社 女子高生会話AI 「りんな」 http://rinna.jp/rinna/ LINEやTwitterなどのチャットロボット に活用されている。 ゲームのNPCなどにも活用可能。 会話エンジンを用いた雑談APIなども 存在。 「うずら」、「もずく」、「りんな」等。 様々な種類のアルゴリズムの会話AI が存在するが、なかなか技術は公開 されていない。 4. 4 会話AIの種類 2016/2/15 C8Lab Copyright 2014 C8Lab Inc. All rights reserved 辞書型 辞書に登録されたテンプレに応じて会話を行う。 ○○を買ってきた よ！ ○○大好き！ こんにちは！ こ
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
Googleの機械学習フレームワーク「TensorFlow」でImageNetの学習データを使った画像認識を試してみた - TensorFlowのインストールから画像認識まで - Qiita
Googleの機械学習フレームワーク「TensorFlow」でImageNetの学習データを使った画像認識を試してみた - TensorFlowのインストールから画像認識まで機械学習TensorFlowImageNet この記事はGoogleが公開した機械学習フレームワークのTensorFlowを使って画像認識を試してみたときのセットアップ手順と画像認識結果について記載しています。公式ドキュメントのチュートリアルではいくつかハマりどころがあったのでそこの解決策も折り込んでいます。 画像認識はあくまでもTensorFlowの用途の一つであり、この記事はTesnorFlowの本質や機械学習というテーマを深堀するというより、現在の画像認識のレベルとそのテクノロジーが身近になっているというところをお伝えすることに重きを置いています。 TensorFlowとは？ TensorFlowはいわゆる機械学
Open Sourcing a Deep Learning Solution for Detecting NSFW Images
By Jay Mahadeokar and Gerry Pesavento Automatically identifying that an image is not suitable/safe for work (NSFW), including offensive and adult images, is an important problem which researchers have been trying to tackle for decades. Since images and user-generated content dominate the Internet today, filtering NSFW images becomes an essential component of Web and mobile applications. With the e
機械学習の現場で重宝する多機能WebエディタJupyter Notebookの基本的な使い方
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習／Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、そのような人をターゲットに、Pythonを使った機械学習について主要なライブラリ／ツールの使い方を中心に解説していきます。 連載第1回となる前回の「Pythonで機械学習／Deep Learningを始めるなら知っておきたいライブラリ／ツール7選」では、ライブラリ／ツール群の概要を説明しました。今回は、その中でもJupyter Notebookの基本操作と設定について説明します。なお、本稿では、Pythonのバージョンは3.x系であるとします。 Jupyter Notebook
【Day-17】DeepLearning系ライブラリ、『Keras』の使い方まとめ(2.x対応版) - プロクラシスト
【最終更新 : 2017.12.17】 ※以前書いた記事がObsoleteになったため、2.xできちんと動くように書き直しました。 データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー 17日目。 16日目に、1からニューラルネットを書きました。 それはそれでデータの流れだとか、活性化関数の働きだとか得るものは多かったのですが、Kerasと言うものを使ってみて、何て素晴らしいんだと感動してしまいました 今まで苦労して数十行書いていたものが、わずか3行で書ける！ 正直、スクラッチで書く意味って、理解にはいいけど研究や分析には必要あんまないんですよね。車輪の再発明になるし。 と言うわけで、使えるものはどんどん使っていこうスタンスで、今日はKerasの紹介です！ Tutorial+気になった引数を掘り下げて補足のような感じで書いています。 ちなみに、各部のコード以下をつなぎ合わせるとmnistの分類器が動くよ
ディープラーニングについて学ぶならこの2冊を読むしかない｜加藤貞顕
年末年始はこの２冊を読んでいた。 『はじめての深層学習プログラミング』清水亮 『ゼロからつくるDeep Learning』斎藤康毅 結論から言うと、いま、人工知能やディープラーニングに興味があるひとは、２冊とも必読ではないかと思った。 アプローチが完全に対称的なので、両方読んだら、理論と雰囲気について、見通しがつくようになったのがとてもよかった。 『ゼロからつくるDeep Learning』は、ていねいに書かれたオーソドックスな入門書だ。人工知能開発によく使われる言語・Pythonの基本や数値計算ライブラリの使い方からはじまり、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、畳み込みときて、最後に画像認識を解説する。随所に適切な例題やサンプルコードを交えて、理論と実践をバランスよく説明している。 対して、『はじめての深層学習プログラミング』は、まったく真逆のアプローチだ。なんと、理論の解説など
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長文日記
Python未経験エンジニアがMacでTensorFlowの実行環境+快適なコーディング環境を構築するまで - Qiita
