論文の書き方 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
どのようにして論文を書いているかを尋ねられることが最近よくあります。場当たり的に回答することが多かったのですが、このことについて改めてしっかり考えて公開することにしました。 ここで扱う内容は、科学者とはこうあるべき、という理想論ではなく、等身大の大学院生がいかにして論文を捻りだすかという実践的な方法論です。科学者の規範に照らすと適切ではない内容もあるかと思いますがご容赦ください。その代わり、現役の大学院生にとってはただちに活用できる内容になったと思います。 以下では時系列に沿って各段階の方法について述べていきます。 アイデアを考える まずは論文のアイデアを収集します。僕は普段からネタ帳にアイデアを書き溜めていき、論文を書こうと思い立ったタイミングでその中からアイデアを一つ（または二つの組み合わせ）を選んで作業をはじめます。 どのようにアイデアを得るかはあまり一貫性がありません。ここでは代表
自分の研究を自腹で広告した体験談 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
皆さんは自分の研究成果をどうやって広めていますか？ ひとつの研究は実働時間だけでも最低数ヶ月、全出版プロセスを考えると一年単位で取り組むこととなります。そうして手塩にかけて育てた研究が誰にも認知されない、というのはなんとも悲しいことです。 僕が所属している機械学習分野は人工知能ブームにより、日々洪水のように論文が発表され、その中で存在感を発揮するのは難しくなっています。 一昔前であれば、名のある国際会議やジャーナルに採択されればそれなりに存在感を発揮できたようですが、今では一つの会議に数千本の論文が採択されるため、採択された後にも競争に勝たなければ目立てないという事態になっています。 論文のクオリティを上げて名のある国際会議に採択されるだけでは不十分、となれば一体どうすれば良いでしょう。 有望な策は無く、天に祈って運に任せる、というのが最も一般的なパターンではないでしょうか。広く読まれる論
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
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