ホリエモン堀江貴文さん「無駄な抵抗やめてほしい」マイナ保険証反対論に苦言 「何でそんなに忌み嫌うの?」
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
バスキュールとサルボは、「最先端のテクノロジーやデバイスはゲームをあらゆる制約から解き放ち、もっと楽しくすることができる」をコンセプトに、ゲームやプロダクトのプロトタイプ開発を行う有志プロジェクトを発足しています。 その第1弾として、長い歴史と高い認知度を持つボードゲームの一つ“チェス”に着目。ルールの根幹とも言える「ターン制」という概念自体へのアップデートを挑み、よりエキサイティングな究極のマインドスポーツとしてリ・デザインした「電撃戦-Speed Chess-」が発表されました。 本来チェスは、2人のプレイヤーが交互に駒を動かして相手のキングを追いつめるボードゲームですが、「電撃戦-Speed Chess-」はチェス盤に”60点マルチタッチ”と”高速応答性”を併せ持つ3Mのマルチタッチディスプレイを採用。6種16個の駒一つ一つに個別のクールタイム(1回動かしてから次に動かせるまでの時間
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く