![長文日記](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2cd921435c1fd7507dbb76a2a12be99663931e56/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fapi.tensorflow.org%2Fsystem%2Fimage%2Fbody%2F1722%2FParallelism.png)
概要 つい一ヶ月前に提案された深層学習モデルであるDeep Convolutional Generative Adversarial Networks (以下DCGAN)をchainer上で実装した. 70万枚もの大量のイラストを使ってDCGANにイラストらしさを学習させた. 得られたモデルを利用して,コンピュータにイラストを描かせてみた. 結果としては結構上手く行った.本物と見分けがつかないというレベルではないものの,DCGANは正常にイラストらしい画像を生成できている. ネタが盛大に被って本当につらい はじめに DCGANという画像を生成するニューラルネットをchainerで実装しました。恐るべきことに、今までにない美麗さで二次元イラストも自動生成できます…!https://t.co/C8P8GbzWN1 pic.twitter.com/DWwGhF9itw — おそるべし抹茶パワー
午前中は言語学習支援・機械翻訳の進捗報告。それぞれ新しい研究で各自色々自分で進めているので、話を聞くのは楽しいのだが、年内に実験結果が出るのか? という不安がそこはかとなくある。本当は、こんな締め切りに追われるような感じではなく、ゆっくりできるといいと思うのだが、締め切りに追われている方が進むという不思議(いや、あまり不思議ではないか)。 お昼は論文紹介。 Tang et al. Document Modeling with Gated Recurrent Neural Network for Sentiment Classification. EMNLP 2015. を紹介してもらう。感情極性分析では、頑張って素性エンジニアリングした SVM と、適当に作った畳み込みニューラルネットワークが同じくらいの性能になるらしいのだが、リカレントニューラルネットワーク(普通の RNN から、LST
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く