JOI 夏季セミナー 2019 最終発表のスライドです．アニメーションが消失しているのでわかりにくいです．
Chainerを使って白黒アニメの彩色実験をしてみた
JOI 夏季セミナー 2019 最終発表のスライドです．アニメーションが消失しているのでわかりにくいです．
俺のtensorが全然flowしないのでみんなchainer使おう by DEEPstation
This document summarizes an internship project using deep reinforcement learning to develop an agent that can automatically park a car simulator. The agent takes input from virtual cameras mounted on the car and uses a DQN network to learn which actions to take to reach a parking goal. Several agent configurations were tested, with the three-camera subjective view agent showing the most success af
DNC (Differentiable Neural Computers) の概要 + Chainer による実装 - Qiita
こんにちは．@yos1up と申します．好きな食べ物は，緑色のキノコです． 2016/10/12に DeepMind が Nature に投稿した論文，Hybrid computing using a neural network with dynamic external memory にて提案されているニューラルネットワークモデル DNC (Differentiable Neural Computers) を，大急ぎで Chainer で実装してみました． DNC について DNC は，先述の論文で提案された新しいニューラルネットワークで，その情報処理能力の高さが期待されています．論文中では，グラフ上の最短経路タスクやちょっとしたパズルのタスクなど，従来ニューラルネットワークでは学習不可能と思われていたタスクが DNC で学習できており，その情報処理能力の高さがうかがい知れます． DN
ディープラーニングフレームワーク とChainerの実装
PPL2016@岡山 ディープラーニングの研究開発時には、計算を支援するためのフレームワークが用いられる。ChainerはPython上で動くディープラーニングフレームワークの一つである。他の多くのフレームワークと異なり、順伝播処理を行った時の実行履歴情報をもとに逆伝播のグラフを動的に構築するdefine-by-runという方式を採用している。この方式により、分岐や再帰を含むような複雑な構造のネットワークも直感的に構築でき、加えてデバッグが容易である。また、CuPyと呼ばれるNumPyサブセットのCUDAによる行列演算ライブラリを作成し、バックエンドとして利用している。本講演では、ディープラーニングフレームワークの基礎と実装、そして課題についてChainerを通して説明する。 Read less
Chainerを使ってコンピュータにイラストを描かせる - Qiita
概要 つい一ヶ月前に提案された深層学習モデルであるDeep Convolutional Generative Adversarial Networks (以下DCGAN)をchainer上で実装した． 70万枚もの大量のイラストを使ってDCGANにイラストらしさを学習させた． 得られたモデルを利用して，コンピュータにイラストを描かせてみた． 結果としては結構上手く行った．本物と見分けがつかないというレベルではないものの，DCGANは正常にイラストらしい画像を生成できている． ネタが盛大に被って本当につらい はじめに DCGANという画像を生成するニューラルネットをchainerで実装しました。恐るべきことに、今までにない美麗さで二次元イラストも自動生成できます…！https://t.co/C8P8GbzWN1 pic.twitter.com/DWwGhF9itw — おそるべし抹茶パワー
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