櫟井唯ちゃんの画像を無限に生成する話 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
いくら待てどゆゆ式二期の発表がないのでそろそろ僕の櫟井唯ちゃん資源が枯渇してしまいそうです そこで今話題のニューラルネットワークに唯ちゃんの画像を無限に生成してもらうことにしました とりあえずこちらがデモです（設定の読み込みにかなり時間がかかります） Mugen Yuichan ランダムに生成したサンプルです 一応はっきりと唯ちゃんだと分かる 使ったのはDenoising Autoencoder(DAE) ふつうのAutoencoderの入力にノイズを加えて学習させるだけです（今回はガウス分布のノイズを加えました） ノイズ除去に使えたり生成モデルを作れたりします DAEについては深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)を参考にしました 作り方 まずはゆゆ式の本編から唯ちゃんの顔部分だけ切り抜きます この作業はこのページを参考にさせていただきました ご注文はDeep Learning
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
⚡️Brew Sparkling: homebrew for iOS - みずぴー日記
自分のiOSデバイスなら開発者ライセンスなして、アプリを動かせるようになるので、自動でコードを落してきてビルドして転送するタイプのアプリ配布補助をだれか初めてほしい。「brew install ios/hoge」でイスントールできる感じ— mzp (@mzp) 2015, 6月 10 Xcode7 からApple Developer Programに参加しなくて、iOSアプリの実機デバッグが可能になった。 これを利用し、Github等で公開されているソースコードをダウンロードし、自分のiPhoneにインストールするHomebrew拡張を作った。 例えば brew sparkling install SparkingSample でサンプル用のアプリケーションがインストールされる。 主な用途としては、次のようなアプリケーションの配布を想定している。 進捗時計のような雑なアプリケーション。Ap
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