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
【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。 - Qiita
今話題のDeep Learning(深層学習)フレームワーク、Chainerに手書き文字の判別を行うサンプルコードがあります。こちらを使って内容を少し解説する記事を書いてみたいと思います。 (本記事のコードの全文をGitHubにアップしました。[PC推奨]) とにかく、インストールがすごく簡単かつ、Pythonが書ければすぐに使うことができておすすめです！ Pythonに閉じてコードが書けるのもすごくいいですよね。 こんな感じのニューラルネットワークモデルを試してみる、という記事です。 主要な情報はこちらにあります。 Chainerのメインサイト ChainerのGitHubリポジトリ Chainerのチュートリアルとリファレンス 1. インストール まずは何はともあれインストールです。ChainerのGitHubに記載の"Requirements" ( https://github.co
ニコニコ動画の公開コメントデータをDeep Learningで解析する - Qiita
この記事は第2のドワンゴ Advent Calendar 2015の24日目の記事です。 ドワンゴエンジニアの@ixixiです。 niconicoのデータをDeep Learningなアプローチで解析してみた話です。 nico-opendata niconicoの学術目的用データ公開サイト https://nico-opendata.jp が最近オープンしました。 これまでも、国立情報学研究所にて、ニコニコ動画コメントデータや大百科データが公開されていましたが、 nico-opendataでは、ニコニコ静画のイラストデータの約40万枚のイラストとメタデータが研究者向けにデータ提供されています。 今回は、ニコニコ動画コメントデータ(誰でも取得可能)を用いたDeep Learningによるコメント解析例を紹介します。 超自然言語 ニコニコのコメントデータに限らず、twitterでのtweetや
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