(自分が思う)web的なコンテンツの、アカデミックな世界に対する敗北
TensorFlowを勉強するにはスタンフォードのこの講義資料が良く出来ているぜ、と言われた。 http://web.stanford.edu/class/cs20si/syllabus.html へー、と思って読んでいたら、4日目の所のword2vecのスライドが良く分からない。 word2vecは以前深層学習の本で一通り読んだのだけどあんまりしっかり理解出来た気がしていなかったので、いい機会だ、とちょっとぐぐって解説でも読もうと思った。 これがさっぱり分からんのばかりひっかかる。 仕方ない、と元論文を読むと、大分理解は進んだが、幾つか分からない所がある。 うーん、どうしたもんかなぁ、と思っていた所、上記講義には参照として、別のコースへのリンクがあった。 そこのスライドが素晴らしい。 http://web.stanford.edu/class/cs224n/lectures/cs224n
Chainerで画像のキャプション生成 - Qiita
概要 Chainerを使って画像のキャプション生成を実装しました。画像を入力するとその説明文を生成します。ソースコードは以下にあります。 https://github.com/dsanno/chainer-image-caption 以下の論文のアルゴリズムを使いました。 Show and tell: A neural image caption generator すでにChainerでキャプション生成を実装されている方もいたので、そちらも参考にしました。 Image caption generation by CNN and LSTM ～ Satoshi's Blog from Bloomington キャプション生成モデル 論文で使用するキャプション生成モデルは大きく分けて3つのネットワークで構成されています。 画像をベクトルに変換する${\rm CNN}$ ${\rm CNN}$に
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