GF(仮)のキャラがニーソなのかどうなのかを Deep learning を使ってなんとか知りたい - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
GF(仮)を見てる。 クロエ・ルメールのようなニーソキャラが好きなのだが、これをどうにかキャラプロフィールから推定できないか…と思っていたら MNIST手書き文字データをdeep learnignで分類するっていう、あの有名なやつを、Rパッケージであるh2oでやる、という話があったわけで GFのプロフィール画像からニーソキャラかどうか推定しよう!! ってたぶん誰でも思いつくわけですよ。 というわけでやってみた。ちなみにdeep learning の勉強は1秒も進んでいない。 キャラがニーソであるかどうかは、おそらく髪が長くて金髪、つまりクロエ・ルメール的なキャラだとニーソ率が高いということがいままでのアニメ経験上分かっている感じ。 (だったら画像上、長髪キャラかどうかを判別するほうがたぶんdeep learning の本当の使い方なんだろうけど完全無視!!というかニーソ推定やってから気づい
意識高すぎて休日にword2vecをいじるしかやることなかった - 驚異のアニヲタ社会復帰の予備
word2vecという、ニューラルネットワーク的なことを用いて文書集合からコーパスを構築して、単語のベクトル演算ができるようになる手法があるらしい。 艦これ加賀さんから乳を引いてみるという話を聞いてスゲー!!ってなったので、Twitterでやってみたとか英辞郎でやってみたとかMagic: The Gatheringとかwikipediaいろいろあるなか、何番煎じだよｿﾚｪ…って思われそうだけれどもやってみる。 こちらを参考にword2vecをインストールする。今回はPythonではなくターミナルでカチャカチャやることにする。 demo-word.sh の中にtext8というデータがあるが、これは100MBほどのコーパスで、 anarchism originated as a term of abuse first used against early working class radic
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