ディープラーニングで色々な「だが断る」を作ってみた - bohemia日記
こんにちは。突然ですが皆さんは、自分より優位に立っている人間がとても有益な話を自分に持ってきてくれて、相手も自分が断るはずがないと確信しているときに、突っぱねたくなることはありませんか？ そんなときに便利なのがこの画像です。 この画像はインパクトもあり、とても使いやすいのですが、「自分より優位に立っている人間がとても有益な話を自分に持ってきてくれて、相手も自分が断るはずがないと確信しているときに、突っぱねたくなる」という状況でも様々なパターンがあるわけで、一つの画像だけで対応するのは大変です。そこで今回は、ディープラーニングを用いた画風変換を用いて、いろんな岸辺露伴先生を作ってみたいと思います。 画風変換アルゴリズム 画風の変換アルゴリズムですが、去年界隈で話題になっていたこちらを使います。 画風を変換するアルゴリズム | Preferred Research PFNさんのブログ記事の画像
pythonでニューラルネットワーク実装 - Qiita
はじめに pythonで3層のニューラルネットワークを実装し，XNORの識別をしてみました． 数式も載せたので，興味のある方は読んでみてください． 教科書として『深層学習』を使いました． 本記事の構成 はじめに ニューラルネットワーク 重みの更新 誤差逆伝播 XNOR pythonでの実装 結果 おわりに ニューラルネットワークとは，人間の脳の神経回路を模したモデルです．このモデルを使うことで，画像認識や音声認識が可能となります． 今回実装したネットワークは入力層，中間層(1層)，出力層の3層構造です． 重みの更新 下の図で説明していきます． $l-1$ 層目の $i$ 番目のユニットから $l$ 層目の $j$ 番目のユニットへの重みを $w_{ji}^{(l)}$ とします． また，$l-1$ 層目の $i$ 番目のユニットが保持している値を $u_{i}^{(l-1)}$ とします．
関数型プログラミングはまず考え方から理解しよう
関数型プログラミングが注目されて久しいです。 そろそろ勉強しておかないとなぁということで調べてみるものの、情報として出てくるのは"高階関数","カリー化","遅延評価","モナド"などの物々しい単語の数々。これらを勉強して理解した気になったものの、プログラムを書こうと思うと全然書けませんでした。 結局、関数型言語を実現する手段を学ぶ前に関数型と言われるパラダイムを理解しないことには書けません。ということでここでは関数型プログラミングの"手法"ではなく、オブジェクト指向と関数型プログラミングを比較しながら考え方の違いを見ていきます。 本日の例題 プログラミング課題を設定してオブジェクト指向と関数型で解答してみましょう。 課題： 唐揚げ弁当がいくつかあるとします。それぞれ唐揚げが複数入っています。 この中からｘ個の唐揚げをつまみ食いするプログラムを作りましょう。 つまみ食いはバレないようにする
アジャイルな開発には安全性が不可欠 : 現実世界の安全機構との3つのアナロジー | POSTD
(2016/7/15、著者プロフィールを修正いたしました。) 仮に、高速道路の自動車をより速く走らせることがあなたの務めだとします。もしあなたが、ドライバー全員にただ「アクセルを思いきり踏むように」と言ったら、一体どうなるでしょうか？ 結果は明らかに、大惨事となるでしょう。それなのに、ソフトウェアの構築を速めようとする時に、多くの開発者がまさにそんな態度を取っているのです。その理由として持ち出されるのは、以下のようなことです。 「本当にアジャイルに進めたいので、デザインやドキュメントには時間をかけられない」 「これは本番環境にすぐ反映しなきゃいけないから、テストを書く時間はない」 「何もかも自動化する時間はなかったので、コードのデプロイは手作業でやる」 自動車が高速道路を高速で走るには、安全性が欠かせません。より速く走るためには、ブレーキやシートベルト、エアバッグといった、いざという時にド
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