逆算方式による詰将棋の問題生成プログラム - すぎゃーんメモ
将棋を始めた ので、詰将棋を毎日のように解いているのだけど、せっかくなら詰将棋の問題を自動生成してみたい、と思って試してみた。 前提知識 詰将棋とはどんなものか 攻め方（先手）が玉方（後手）の玉を詰ますのが目的。 攻め方は必ず王手をかける（玉方は必ず王手をはずす）。 玉方は盤上と攻め方の持駒以外すべての駒（ただし玉は除く）を合駒として使用できる。 玉方は最善を尽くし、最も長く手数がかかるように逃げる。 玉方は無駄な合駒をしない。 その他は指し将棋のルール通り。二歩、打ち歩詰め、行き所のない駒、連続王手の千日手はいけない。 (日本将棋連盟の詰将棋ページより) 手法 コンピュータによる詰将棋の解答・問題生成というのは20年くらい前から既に様々な論文などで研究されているようだ。生成については、主に「ランダム法」「逆算法」といった方式があるらしい。 あまり論文にちゃんと目を通して調べてはいないけど
TensorFlowで顔検出器を自作する - すぎゃーんメモ
19日に行われた Kyoto.なんか #3 で発表・デモをさせていただいた内容まとめです。 はじめに: 検出器の重要性 アイドル顔識別 をずっとやっている中で、顔の識別・分類(Classification)はCNNを使って出来ているけれど まだ上手く出来ていない別のタスクがあって。 それが画像内からの顔領域の検出 (Detection, Localization)。 「画像内に写っている人物が誰であるか」を識別するためには、まずはその画像に写っている「顔」を検出する必要がある。 その検出された顔それぞれについて分類器にかけて「この顔は○○さん」「この顔は××さん」と分類していくことになるわけで。 分類器に与える入力画像を切り抜いて抽出するのにもまず顔領域を検出する必要があるし、その分類器を学習させるためのデータセットも、様々な画像から顔領域を検出して切り抜いてそれぞれに対してラベル付けする
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
TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 のためのデータ作成 - すぎゃーんメモ
続・TensorFlowでのDeep Learningによるアイドルの顔識別 - すぎゃーんメモ の続き、というかなんというか。 前回までは「ももいろクローバーZのメンバー5人の顔を識別する」というお題でやっていたけど、対象をより広範囲に拡大してみる。 様々なアイドル、応援アプリによる自撮り投稿 あまり知られていないかもしれないけど、世の中にはものすごい数のアイドルが存在しており、毎日どこかで誰かがステージに立ち 歌って踊って頑張っている。まだまだ知名度は低くても、年間何百という頻度でライブを中心に活動している、所謂「ライブアイドル」。俗に「地下アイドル」と言ったりする。 ライブアイドル - Wikipedia そういったアイドルさんたち 活動方針も様々だけど、大抵の子たちはブログやTwitterを中心としてWebメディアも活用して積極的に情報や近況を発信していたりする。 そんな中、近年登
今すぐフォローすべきPerl界のスーパーエンジニア - すぎゃーんメモ
今すぐフォローすべきnode.js界のスーパーエンジニア - 大人になったら肺呼吸の記事に便乗しまして。 独断と偏見に基づいて、自分がフォローしているPerl界隈の人から数人をピックアップして並べてみます。 @dankogaiさん blog: 404 Blog Not Found Perlへの言及はそれほど多くないけど 要所要所で鋭いツッコミが @hidekさん blog: hide-k.net#blog 同じ会社の人たちとの絡みが面白い。深夜のDJも注目 @Yappoさん blog: YappoLogs 基本的にネタ発言が多いけど面白いので大好きです @acotieさん blog: iDeaList::Writing Perl界の女性エンジニアでは最も有名？ @kamipoさん blog: かみぽわーる MySQLとかインフラな話とか。空mentionすると瞬時に返してくれるbot @w
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