Chainerと読む「深層学習」-vol.1 - pip install deeplearning
「深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 」をChainerのコードと交えて読み進めようという趣旨。 こんにちは。最近DeepLearningの学習環境が整ってきていますね。 先日「機械学習(DeepLearing)の本と実際のコードを交えた資料があるとわかりやすい」という声を聞いたので、"Chainerと読む「深層学習」"をやってみたいと思います。 手探りで試行錯誤しながらなので、何か質問や意見があればコメントをください。 今回は導入として内容は2つです。 環境設定 深層学習の概要 では、よろしくお願いします。 Chapter0 事前準備 僕の機械学習環境を紹介します。 この記事を読むにあたって、必要なものは随時用意しましょう。 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) MacBookPro(OSX Yosemite, CPU:corei7 2.7Ghz, メモリ:8G
【エヴァンゲリオン】アスカっぽいセリフをDeepLearningで自動生成してみる - Qiita
はじめに エヴァンゲリオン20周年おめでとうございます 加えて、アスカの誕生日もおめでとうございます。(4日遅れ) Twitter Bot等でも使われている、文章の自動生成を流行りのDeepLearningの1種であるリカレントニューラルネットワーク(以下:RNN)を使ってやってみました。 データ集め 何はなくともまずはデータが無いと始まりませんね。 書き起こしも覚悟してましたが、アニメ全セリフをまとめてあるありがたいサイトが有りました。感謝。 こちらから全セリフを抽出しました。 セリフのフォーマットはこんな感じで、キャラ名 「セリフ」になってます。 放送「本日、12:30分、東海地方を中心とした関東中部全域に特別非常事態宣言が発令されました。住民の方々は速やかに指定のシェルターに避難してください」 放送「繰り返しお伝えいたします…」 ミサト「よりによってこんな時に見失うだなんて、まいった
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