画像認識に関する 機械学習技術 / kivantium さん - ニコナレ
人工知能でモノクロ映画「カサブランカ」をカラー化してみた - ニートの言葉
どうもこんにちは、あんどう（@t_andou）です。 最近人工知能の技術の一種であるディープラーニングのお勉強を始めました。 人工知能やディープラーニングという言葉は最近よくニュースで見聞きするとは思いますが、何ができるかはわからない人も多いと思います。僕もその一人です。 今回はディープラーニングの実用例の一つとして、モノクロ写真を人工知能で着色するというものがありましたので、試してみました。詳しい仕組みなどは最後に載せている参考サイトをご覧ください。 何をカラー化したのか 写真1枚だけを加工するのは少し寂しかったので、モノクロの映画をカラー化することにしました。 著作権が気になったので著作権切れの映画を選択 著作権の問題が気になったので、今回は著作権が切れている「カサブランカ」を選択しました。 カサブランカとは 第二次世界大戦にアメリカが参戦した1942年に製作が開始され、同年11月26
［SIGGRAPH ASIA］イラストに意味付けしてディープラーニングさせるとなにができるのか
［SIGGRAPH ASIA］イラストに意味付けしてディープラーニングさせるとなにができるのか 編集部：aueki 2015年11月2日，兵庫県・神戸国際展示場で「SIGGRAPH ASIA 2015」が開幕した。SIGGRAPHといえば，グラフィックス関連の世界的学会として著名だが，そのアジア版が始まったのが2009年のこと。横浜で初開催され，その後アジアの各国を回ったのち，今年は再び日本での開催となった。 ここでは開催初日のセッションで，テーマごとに短めの発表を集めたTechnical Briefシリーズのなかから東北大学の齋藤真樹氏と東京大学の松井勇佑氏による「Illustration2vec：A semantic vector representation of illustrations」と題された講演を紹介してみたい。 左から松井勇佑氏，齋藤真樹氏 さて「イラストのベクトル化」
Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow
The full code is available on Github. In this post we will implement a model similar to Kim Yoon’s Convolutional Neural Networks for Sentence Classification. The model presented in the paper achieves good classification performance across a range of text classification tasks (like Sentiment Analysis) and has since become a standard baseline for new text classification architectures. I’m assuming t
自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを理解する · けんごのお屋敷
最近、畳み込みニューラルネットワークを使ったテキスト分類の実験をしていて、知見が溜まってきたのでそれについて何か記事を書こうと思っていた時に、こんな記事をみつけました。 http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp 畳み込みニューラルネットワークを自然言語処理に適用する話なのですが、この記事、個人的にわかりやすいなと思ったので、著者に許可をもらって日本語に翻訳しました。なお、この記事を読むにあたっては、ニューラルネットワークに関する基礎知識程度は必要かと思われます。 ※日本語としてよりわかりやすく自然になるように、原文を直訳していない箇所もいくつかありますのでご了承ください。翻訳の致命的なミスなどありましたら、Twitterなどで指摘いただければすみやかに修正します。 以下
CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
Table of Contents: Architecture Overview ConvNet Layers Convolutional Layer Pooling Layer Normalization Layer Fully-Connected Layer Converting Fully-Connected Layers to Convolutional Layers ConvNet Architectures Layer Patterns Layer Sizing Patterns Case Studies (LeNet / AlexNet / ZFNet / GoogLeNet / VGGNet) Computational Considerations Additional References Convolutional Neural Networks (CNNs / Co
Ryan Dahl
Dear Oracle, Please Release the JavaScript Trademark2022-09-03 In 1995 Netscape partnered with Sun Microsystems to create interactive websites. Famously Brendan Eich spent only 10 days to create the first version of JavaScript - a dynamic programming language with a roughly syntactic lineage from Sun’s Java language. As a result of this partnership Sun held the trademark “JavaScript”. In 2009 Orac
確率場の効率的な学習と 深層学習への応⽤ 齋藤真樹 (東北⼤) コンピュータビジョン コンピュータビジョン(CV)で解決できる問題は多い Safety Health Security Comfort Access Fun CVにおける，確率�
確率場の効率的な学習と 深層学習への応⽤ 齋藤真樹 (東北⼤) コンピュータビジョン コンピュータビジョン(CV)で解決できる問題は多い Safety Health Security Comfort Access Fun CVにおける，確率場の簡単な歴史 1984 Image restora@on [Geman et. al.] 2004 GrabCut [Rother et. al.] 2006 Efficient BP [Felzenszwalb et. al.] 2011 2015 Fully-connected CRF [Krahenbuhl et. al.] + Higher-order MRFs CRF + Deep Learning [Felzenszwalb et. al.] 確率場と深層学習の歴史 MRF 1984 1986 画像復元 [Geman
Deep Learningでスケジュール調整してみる、ための自然言語処理をしてみた | GREE Engineering
GREE Advent Calendar 2015の1日目担当のふじもとです、グリー株式会社でCTOをしてます、もう10年目です。 今年もChristmasに向けてみんなで毎日更新していきますので、ぜひぜひよろしくおねがいします。 わりとどうでもよい序 去年、一昨年は25日担当だったんですが、今年は (なんでかは知らないけど) 1日目書くことになったので、ちょっと趣向を変えて技術的な内容にしてみたいと思います。 なおタイトルに、Deep Learningだの自然言語処理 (以下NLP) だの書いてますが、ぼくは機械学習やNLP、はたまたDeep Learningの専門家でもなくって、たしなむ程度に勉強していたくらいです。ので、この記事はアルゴリズムについて詳しくなろうっていうよりは、いろいろ試してみたっていう方向になってます。 Summary わりと単純なCNN + 少ないコーパスでも、タ
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
TensorFlow 畳み込みニューラルネットワークで手書き認識率99.2%の分類器を構築 - Qiita
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
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
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http://arxiv.org/pdf/1510.03820v3
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Convolutional Neural Network @ CV勉強会関東