何をしたいかで有名どころのGANの種類、派生を整理
GANZOOとかって形でGANまとまっているけど、GANの名前を見せられても困るでしょってのが正直なところ。初めてGANを見る人はどういうことができるのかで見たいのだと思う. https://github.com/hindupuravinash/the-gan-zoo ので、何ができるのかベースでGANを以下に列挙していく. GANは確かに多すぎるので、適宜更新してGANを追加していきます. にしてもGANの増え方は凄まじいですよね… 以下画像は上記アドレスより引用. 間違っているかもしれないので、鵜呑みにはせずどういった技術かは改めて確認してください. あと,分類はアカデミックなものでなく直感的にわかりやすい形で分類していますので、悪しからず. ぼんやりとお探しのGANが決まっている方にそれを絞り込むThothnatorを作りました↓ どうぞ使ってみてください! 有名なGANのThoth
Conditional DCGANで画像生成 - kumilog.net
GANの一種であるDCGANとConditional GANを使って画像を生成してみます。 GANは、Generative Adversarial Networks(敵性的生成ネットワーク)の略で、Generator(生成器)とDiscriminator(判別器)の2つネットワークの学習によって、ノイズから画像を生成するアルゴリズムです。 生成器Gは、判別器Dに本物と誤認識させるような画像を生成し、判別器Dは、本物か偽物かを見分ける役割があります。 GAN GANの仕組みについては、こちらの記事がとても参考になります。 また、GANは2014年にIan Goodfellow氏に提案してから多数の関連論文が発表されています。 出典：GitHub - hindupuravinash/the-gan-zoo: A list of all named GANs! DCGAN GANの学習は難しいの
GANについて概念から実装まで ～DCGANによるキルミーベイベー生成～ - Qiita
@triwave33さんの良記事に触発され、GANに対しての関心が高まり、自分でもなにかアウトプットできないかなと思ったので、今回はキルミーベイベーの画像生成を行いました。 この記事では、GANについて基礎から解説し、最後にはDCGANを使ってキルミーベイベーの画像を生成することを目標としています。 以前、以下のような記事 Kerasでキルミーアイコン686枚によるキルミー的アニメ絵分類 を使ってKerasの勉強をし、面白いなと思ったので、 今回はDCGANを使って分類ではなく生成を行おうと思います。 また、潜在変数（ノイズ）に関して詰まったので、そこに関して掘り下げます。 ついでに、転置畳み込みに関しても少し触れています。 GAN関連の良記事としては 今さら聞けないGAN（1） 基本構造の理解 今さら聞けないGAN （2） DCGANによる画像生成 はじめてのGAN があります。 実装は
VSCodeで爆速コーディング環境を構築する(主にReactJS向け設定) - Qiita
VSCodeで爆速コーディング環境を構築する VSCode標準のコード補完とコードスニペットを併用することで爆速にコーディングすることが可能になります。 ReactJSのプロジェクトでコーディングする場合、自分はもっぱらVSCodeを使っていることが多いです。 いくつかのエディタでプラグインを入れることでJSXコード補完をサポートしてくれるのですが、 VSCodeの場合は標準でJSXコード補完をサポートしているのが強みだと思います。 ReactJSはJSXファイルにJavaScriptとHTMLタグを同ファイルに混在する形になります。 キー、マウスの速度を最速にする VSCodeに限らず、キーボード速度、トラックパッド（マウス）速度はOSの設定で最速にできます。 システム設定→キーボードの設定からキーのリピートを速い、リピート入力認識までの時間を短いにします。 トラックパッド→軌跡の速さを
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