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builderscon tokyo 2017 で横山三国志の「うむ」の数を伝えに行ったハナシ | Heruheru3
2017/8/3〜8/5 に開催の builderscon tokyo 2017 に行ってきました。 ついでに色々あってスピーカーとして登壇してきました。 詳細はこちら。 横山三国志に「うむ」は何コマある？〜マンガ全文検索システムの構築 ウムの数を数えるに至るまで そもそもこの話がどこから始まったかというと、十数年前に 二次裏(虹裏)という掲示板で突如「ウム！」 というコマが貼られだした辺りだと思います。 当時広島で大学生しててCREATIVEという部の部長だったんですけど(今でもあるのかな？)、大学祭のときに何故か皆でウムの人を書き続けるという遊びをしていました。 そこから、それまでは読んだことあるなー程度だった横山三国志に深くハマることになります。 なお、大学では「マルコフ確率場を用いた自動作曲」という、今のDeepLearningが出る前のAIで生成系の研究をしていました。これ
手書きひらがなの認識で99.78%の精度をディープラーニングで - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 手書きひらがなの認識、教科書通りの畳み込みニューラルネットワーク（ディープラーニング）で、99.78%の精度が出ました。教科書通りである事が（独自性がない事が）逆に読む方・書く方にメリットがありそうなので、Qiitaで記事にします。 ソースコード ソースコードは https://github.com/yukoba/CnnJapaneseCharacter です。 いきさつ いきさつは、友人と手書きひらがなの認識の雑談をFacebookでしていて、ググったら、この2つが見つかりました。 「Tensorflowを２ヶ月触ったので"手書きひら
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