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
Deconvolutionの代わりにPixel Shufflerを使う
概要 ChainerでPixel Shufflerを実装した はじめに 昨年にTwitter社が発表した超解像の論文を読んでいたところ、画像の拡大によく用いられるDeconvolutionを使わず、Pixel Shufflerと呼ばれる仕組みを利用して超解像を行っており、気になったので調べました。 Pixel ShufflerはReal-Time Single Image and Video Super-Resolution Using an Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Networkで提案されたもので（正式にはSub-Pixel Convolution）、入力特徴マップの各ピクセルを並べ替えて高解像度な特徴マップを出力します。 今回はDCGANのGeneratorをDeconvolutionとPixel Shufflerの両方で構成し
ニューラルネットワークの動物園 : ニューラルネットワーク・アーキテクチャのチートシート(前編) | POSTD
新しいニューラルネットワークのアーキテクチャがその時々で誕生するため、それら全部を把握することは困難です。全ての略語を覚えようとすると、最初はその数の多さに圧倒されてしまうでしょう（DCIGNやBiLSTM、DCGANを知っている人はいますか？）。 そんなわけで、これらのアーキテクチャの多くを盛り込んだチートシートを作ることにしました。そのほとんどはニューラルネットワークです。しかし、中には全く異なるアーキテクチャも潜んでいます。どれも独特で目新しいアーキテクチャばかりですが、ノードの構造を描くことで基本的な関係が分かりやすくなってきます。 これらをノードマップとして描くことの問題点は、これらがどのように使われるかを明確に示していないという点です。例えば、変分オートエンコーダ（VAE）はオートエンコーダ（AE）と同じように見えますが、実際は訓練過程が全く異なりますし、訓練したネットワークの
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