The document discusses a Chainer meetup. The meetup ran out of memory, which caused an issue. Few other details are provided in the short document.Read less
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
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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