"How to Train a GAN" at NIPS2016 workshopのメモ - 緑茶思考ブログ
NIPS2016でのWorkshop on Adversarial Training「How to train a GAN」での， GANを学習させるTipsのまとめ。 Workshopの動画 （30分程度で軽めなので観てみると良いと思います） www.youtube.com 以下は登壇者による↓のメモ https://github.com/soumith/ganhacks 前置き GANは現状House of cardsのようなもの． Generator，Discriminatorが上手く学習しているのかわからない 上手く言ってると思ったら突然崩壊する モデルの評価が難しい まだまだ発展途上で，今後新たなアルゴリズムや理論が登場する見込み． だが現状，以下のようなテクニックは重要と思われる． (以下のテクニックはZero scienceで単なるHackだと述べている） 1. 入力を正規化
機械学習で美少女化 ~ あるいはNEW GAME! の世界 ~ - Qiita
NEW GAME! というアニメはご存知でしょうか。女の子たちがワイワイとゲーム会社で働く日常を描いた作品で、非常に良い作品なのですが、一方でこんなキラキラした会社ねーよと言われた挙句、実はあそこにいるのは皆中年男性で、働きすぎて周りが皆美少女に見える幻覚が見えているのではないかという説まであったりします。ドワンゴのslackには、バーチャル彼女生成系チャンネル#kanojo_createや、美少女変身願望チャンネル#become_bishoujoというものが存在するので、現実を捻じ曲げてしまう異もあながちあり得ない話ではないのではないかとも思ってしまいます。 私もそんな一人であり、そんな美しい幻覚なら喜んで受け入れよう、ということで作ったのがこのリアルタイムNEW GAME!フィルタです 似顔絵データが存在しない = 転移学習 さて、ここでやりたいのは、実写画像を入力として、その実写画像
自己符号化器を用いたDCGANの事前学習 - ニートがプログラミングするブログ（はてな出張所）
2016 - 12 - 01 自己符号化器を用いたDCGANの事前学習 注意：まだ研究中なのでこのページの内容は間違っていたりしてると思います。 今さらですがDCGANに手を出してみました。 ただ試すだけでは味気ないので少しアレンジしてみました。 データはsugyanさんのアイドル画像デー タセット を使いました。 1.前置き 昨年の今頃にDCGAN(Deep Convolutional Generative Adversarial Networks)が話題となっていました。 DCGANとは、一様乱数の100次元ベクトルからきれいな画像を生成するgeneratorを作る、というものです。 例えばDCGANを使えば、 アニメ顔を生成 したり、 アイドルの顔を生成 したりできます。 DCGANの詳しい内容は こちらのページ をご覧ください。 ところで、 こちらのページ によれば、DCGANは学
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
