DCGANで名刺のデザインを試みた - Stimulator
- はじめに - 社内ハッカソンと社内勉強会のネタとして、今更ながらGenerative Adversarial Networks*1 (GAN)とその応用とも言えるモデルであるDeep Convolutional Generative Adversarial Networks*2 (DCGAN)について調査し、実際に検証を行った。 この記事は、DCGANについていくらか調査、検証した部分について記述しておくものである。 なお、画像生成系のモデルは以前より話題になっていたため論文には目を通していたが、実際に触ったのは初めてである。 題材として「名刺」の画像をDCGANで生成する事を試みた。 その過程と結果を示す。 - GANとDCGAN - DCGANはGANに対してConvolutional Neural Networks(CNN)を適応する構成手法のようなものである。 生成モデルにおけ
IPAB2017 深層学習を使った新薬の探索から創造へ
2. 今⽇日のアジェンダ l 背景 ̶— これまでのディーラーニングと創薬 l 創薬向け、ライフサイエンス向けの深層学習の進化 ̶— 新NP問題に対する学習⼿手法 ̶— ⽣生成モデルによる表現学習 ̶— 化合物の特徴学習 l アプリケーション例例 ̶— QSAR, 材料料設計, 性質予測 ̶— シミュレーション ̶— 化合物の再合成の探索索 3. 会社紹介：Preferred Networks (PFN) l IoT時代に合わせた分散知能を備えた新しいコンピュータを創造する l 2014年年3⽉月創業 l 東京オフィス, シリコンバレーオフィス l 従業員：約60⼈人 殆どが研究者、エンジニア l 主な出資者 FANUC, Toyota, NTT 3 We are hiring!! 4. ディープラーニング（深層学習）とは l 層が深く、幅も広いニューラルネット
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