ゆゆ式を無限に楽しみたかった話 〜 ゆゆ式 Advent Calendar 2014 20日目 〜 - しゅみは人間の分析です
ある日のこと、後輩たちがこんなことを言いました。 「ゆゆ式のコマをランダムに並びかえたら無限にゆゆ式が楽しめるのでは？」 真面目に計算してみると、10の15乗くらいの組み合わせができることがわかりました。 この記事ゆゆ式アドベントカレンダー20日目は、そんな無限にゆゆ式をたのしむためのシステムを真面目に作ってみた話をします。 コマの切り出し 漫画のコマを並び替えるためには、コマがバラバラな画像として存在していなければなりません。 なので、まずは自炊で電子化された書籍をコマの線にそって切り出していく処理を自動化することにしました。 上の図がふつうの4コマの1ページですね。これの枠線を識別して、1ページから8枚のコマを取り出してくる方法を考えます。 ハフ変換で直線検出 OpenCVという画像処理のライブラリに直線を検出するツールがあったので、まずこれを試してみました。 が、結果はこのとおり。
基礎から深層学習まで。おそらく初心者向けな「フリーソフトではじめる機械学習入門」を読んだ - EchizenBlog-Zwei
おそらく初心者向けな「フリーソフトではじめる機械学習入門」を読んだ。 おそらく、というのは多少説明が足りない箇所がある本なので、そのへんが受け入れられない人もいるかなあ、と思ったので。 以下、読んだ感想を書いておくので購入を検討している人は参考にどうぞ。 本書の扱う範囲 "データマイニングの基礎"と"はじめてのパターン認識"の内容を合わせたような感じ。決定木やルール学習などの古典的な手法からはじまって識別関数・識別モデル・生成モデルと一通り扱っている。またグラフィカルモデルや系列ラベリングなども少々。さらに多腕バンディット問題、POMDP、深層学習など。新しめの話題も扱っている。 本書の特色 1章あたり10-20ページと少なく、有名どころの手法に絞って解説してあるので最初から通して読むのが苦にならない。"はじめてのパターン認識"も良い入門書だけど、あれを通して読むのは重い、というひとはこち
ニューラルネットによる単語のベクトル表現の学習 〜 Twitterのデータでword2vecしてみた - 病みつきエンジニアブログ
最近にわかにword2vecが流行っています。ので、乗っかってみました的記事です。 理論に関してはあまり詳しくしらないので、印象だけで語っているかもしれません。何かありましたらTwitterかコメント等でご指摘いただけますと幸いです。 ちなみに、失敗した話が多いです。 word2vecと単語のベクトル表現 word2vecは、機械学習の分野で使われる、ニューラルネットというモデルを使ったツール／ライブラリです*1。名前の通り、wordをvectorにします。vectorにする、というのは、ベクトル表現を獲得するということで、意味(みたいなもの)の獲得というか、素性の獲得というか。 単語のベクトル表現の獲得自体は、別にword2vecにしかないわけではありません。言い換えると、昔からあります。LDAを使って単語のトピック分布のようなものを学習したり(vingowでやりました)。余談ですが、こ
佐村河内問題へのコンピュータビジョン的アプローチ | ぱろすけのメモ帳
序論 近年、全聾の作曲家とされた佐村河内守氏がゴーストライターを用いていたことを告白し、同時に障害者手帳の不正受給も疑われ、大きな問題となっている。その報道の中で、佐村河内氏の容姿が多くの著名人と酷似していること、2月の会見と3月の会見で外見が大きく変化したことが話題となった。 具体的には、2月の会見の時点で話題になったものが 笑 佐村河内を探せ！（勝手に改訂版） pic.twitter.com/3TLFm14PvZ” — FACT (@factjapan) February 7, 2014 であり、3月の会見を踏まえて修正されたものが 佐村河内を探せの最新版ｸｿﾜﾛﾀ pic.twitter.com/ptNhxecCW4 — 天才指揮者bot (@Siegfried_Idyll) March 7, 2014 である。 ここで興味深いのは、佐村河内氏の顔をコンピュータに学習させ、これらの顔
Query Suggestion @ tokyotextmining#2
1) The document discusses query suggestion techniques using hitting time on graphs to model relationships between queries, reformulations, and URLs. 2) It presents algorithms for calculating the hitting time between nodes in a graph and using this to determine the likelihood of queries and URLs being related. 3) Experimental results on benchmark datasets show the hitting time approach achieves goo
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