TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 その後の実験など - すぎゃーんメモ
memo.sugyan.com の続編。 あれから色々な変更しつつ実験してみたりしたのでその記録。 結論を先に書くと、これくらい改善した。 DCGAN ざっくりおさらい Generator: 乱数の入力から画像を生成する Discriminator: 入力した画像がGeneratorが生成したものか学習データのものかを判別する という2種類のネットワークを用意し、お互いを騙す・見破るように学習を行うことで Generatorが学習データそっくりの画像を生成できるようになる、というもの 学習用画像の増加 前回の記事では90人の顔画像データから生成していたけど、あれから収集を続けて もう少し多く集まったので、今回は260人から集めた顔画像100点ずつ、計26,000件を学習に使用した。 Feature matching openai.com の記事で紹介されている "Improved Tech
WebSocket大合戦：Clojure、C++、Elixir、Go、NodeJS、Ruby | POSTD
Webアプリにリアルタイムの双方向通信が必要な場合、WebSocketを選ぶのは自然なことだと思います。では、どのツールでWebSocketサーバを構築すべきでしょうか。パフォーマンスは重要ですが、開発のプロセスも見過ごしてはなりません。パフォーマンスを基準にするだけでなく、開発のしやすさも考慮に入れるべきでしょう。今回の大合戦では、Clojure、C++、Elixir、Go、NodeJS、Rubyのそれぞれの言語によって慣用的な手法で実装されたシンプルなWebSocketサーバを比較したいと思います。 テスト内容 サーバに実装するのは、 echo と broadcast の2つのメッセージのみを扱う非常に単純なプロトコルです。echoは送信クライアントに返され、ブロードキャストは全ての接続クライアントに送信されます。そしてブロードキャストが完了すると、結果メッセージが送信者に返されます。
Chainerとチャンピオンモデルでファッションアイテム判別器を作る - ZOZO TECH BLOG
こんにちは、データチームの後藤です。この記事では、一般物体認識で優秀な成績を収めた代表的なニューラルネットワークモデルを、ファッションアイテムの画像データに対して適用し、どのアーキテクチャが有用か、どれだけの精度を出せるのかを調べる実験を行います。 今回は、 AlexNet Network In Network GoogLeNet DenseNet の4つのアーキテクチャを試しました。 背景 iQONでは毎日500以上のECサイトをクロールし、一日平均1万点もの新着アイテムを追加しています。この過程で、新着アイテムがiQONのどのカテゴリに属するのかを決める必要がありますが、この作業を人手で行うと膨大なコストになってしまいます。この問題に対して我々は、アイテムの名前や説明文、画像データを活用してカテゴリを判別する仕組みを作りました。とくに画像データによる判別には、畳み込みニューラルネットワ
【Linux】シェルスクリプトの関数の使い方！一通りまとめ
プログラミングをやったことがある人にはお馴染みだろうが、シェルスクリプトでも関数を作ることができる。 関数とは処理をまとめて、何度も使えるようにしたものだ。 シェルスクリプトは、もともとあまり複雑なプログラムを組むのに適してはいないが、関数を少し使って効率良く作成するくらいであれば構わないだろう。 このページでは関数の使い方についてご紹介する。参考にしてほしい。 簡単に関数とは？ 簡潔にいえば「処理をまとめたものが関数」である。中学校のとき習った次のような関数と同じだ。 y = 2x xに何かを代入したら、yの値も決まる。 基本的に「引数を受け取り、それを処理し結果を返す」というのが役割である。とはいえ、引数を受け取らなくても動く関数もあるので、同じ動作を何度も書かないでしてくれる便利な方法だと思っておけばいい。 関数を使用すると同じ処理をするコードを繰り返し記述する必要がなくなるのである
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