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memonone: 生成モデル(Generative Model)関連の論文まとめ
2014年に出されたVAE論文やGAN論文などに加え、 Neural Style や Deep Dream 等のCNNによる画像生成も後押しして盛り上がっている生成モデル周辺ですが、関連する論文をまとめてみました。 ちなみに、生成モデル全般に関する概要はこの辺りの資料がまとまっていてオススメです。 [1] Semi-Supervised Learning with Ladder Network [2] 生成モデルのDeep Learning [3] 深層生成モデルによる表現学習 [4] Deep Learning - Chapter 20 : Deep Generative Models [5] Open AI Blog - Generative Models [6] Building Machines that Imagine and Reason (最終更新 : 2016/9/30)
文字認識はCNNで終わるのか？
電子情報通信学会「パターン認識・メディア理解研究会」（2016年2月14日＠九州工業大学，福岡県飯塚市)でのプレゼン資料です． 対応する原稿は以下です． 電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2015-133 http://www.ieice.org/ken/paper/20160221UbGo/ 以下はアブストラクトです．=========================== 印刷数字，手書き数字，多フォント数字を対象として，畳み込みニューラルネッ トワーク(CNN) による認識実験を試みた．いずれのタスクにも大規模な データセットを用いた．得られた認識率は，印刷数字について99.99%，手書き数字について99.89%，そして多フォント数字について96.4%であった． さらに印刷数字と手書き数字の混合認識という，予想される困難性からか従来あまり試みられなかった課題についても，CNNの利
Deep LearningとConvolutional Neural Network - Stimulator
- はじめに - 前回機械学習ライブラリであるCaffeの導入記事を書いた。今回はその中に入ってるDeep Learningの一種、Convolutional Neural Network(CNN:畳み込みニューラルネットワーク)の紹介。 CNNは今話題の多層ニューラルネット、Deep Learningの一種であり、画像認識等の分野に大きな成果をもたらしています。 まあCNNすごい。本当、画像認識系だと一強といった感じ。 実装経験もあるのでよしなに書いてみようという記事。 追記：2018-10-24 この記事は2014年終盤、Deep Learningに関連するネット記事も数個しかなく、各論文でもCNNに関する理解が分かれていたような時期に、大学生であった筆者が書いた記事です。概念の理解の助けになるよう残していますが、正しくない箇所も後々多く出てくるかと思います。考慮の上、お読み頂ければと
二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー
うまくできましたか？ ボヤけたり、ギザギザになったりしませんでしたか？ waifu2xをお試しください。 (ブラウザの処理に影響されないようクリックで拡大おねがいします) waifu2xは、二次元画像を2倍に拡大するソフトウェアです。多くの二次元画像についてスゴイ級のクオリティで拡大できます。 waifu2xは、最新鋭の人工知能技術 Deep Convolutional Neural Networks を使って開発されました。 waifu2xの人工知能は、次の問に答えます。 いまから与える画像はある画像を半分に縮小したものである。縮小される前の画像を求めよ。 画像を拡大するのではなく、縮小される前の状態に戻します。 縮小されてないオリジナル画像を与えた場合も、やはり縮小される前の画像を答えます。 その画像は本来存在しないものですが、waifu2xはそれを想像で創ります。 二次元画像のJPE
ご注文はDeep Learningですか？ - kivantium活動日記
先日Deep Learningでラブライブ！キャラを識別するという記事が話題になっていました。この記事で紹介されている SIG2D 2014を知り合いから貸してもらったので参考にしながら、ご注文は機械学習ですか？のDeep Learning版を作ってみました。 Caffeなど必要なソフトのインストール Ubuntu 14.04の場合は過去記事を参照してください。これ以外にもpython-opencvなどを使いますが、依存関係の全ては把握できていないのでエラーが出たら適宜インストールしてください。 データの準備 Deep Learningでは大量の学習データが必要になると言われているので、まずは大量のデータを用意します。参考記事では6000枚のラブライブ画像を使ったということなので対抗して12000枚以上のごちうさ画像を用意したいと思います。それだけのデータを手動で分類するとそれだけで時間が
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