画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Research & Development
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
高速な安定ソートアルゴリズム "TimSort" の解説 - Preferred Networks Research & Development
先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデータに対してはクイックソート(IntroSort)ほど速くないようですが、ソートというシンプルなタスクのアルゴリズムが今もなお改良され続けていて、なおかつ人々の関心を引くというのは興味深いものです。 しかしながら、オリジナルのTimSortのコードは若干複雑で、実際のところどういうアルゴリズムなのかわかりづらいところがあると思います。そこで今回はTimSortのアルゴリズムをできるだけわかりやすく解
モダン並列・並行プログラミング ～ Concurrent Revisions による実装と現実 ～ - Preferred Networks Research & Development
本日社内向けのTechTalkにて、並列・並行プログラミングに関する話を行いました。 昨今、プログラムの並列化はなくてはならないものとなっています。しかし、そのプログラミング環境は依然としてロックを用いたものが主流です。今回の発表の主張を端的に申し上げますと、 “Locks must go！” ということになります。並列プログラミングに銀の弾丸はありません。しかし、ロックは別の何らかの安全性を確保したプログラミングモデルで置き換えられなければいけません。そうでなければ、再現しにくいバグに苦しめられ、終電を逃す日々と決別することはできないでしょう。また、ロックによるプログラミングの抱える本質的問題にも言及しています。 この界隈の最新の動向として、去年OOPSLA’10にて発表されたConcurrent Revisionsについての解説も行なっております。また、弊社研究開発において、先日Con
クリエイティブなC++ライブラリ "Cinder" の紹介 - Preferred Networks Research & Development
こんにちは、人恋しい季節になってきましたね。 研究開発チームの祢次金(@nejigane)と申します。 本エントリではCinderというクリエイティブなコーディング向けのライブラリについてご紹介したいと思います。 Cinderとは Cinderとは、画像、音声、動画等を簡単に処理＆可視化できる、主にビジュアルデザイン向けの強力なC++ライブラリであり、The Barbarian GroupのAndrew Bell氏が中心となってオープンソースとして開発が進められています。 同様の思想を持つProcessingやopenFrameworksによく似ており、C++で簡単に記述できるうえ、Windows、MacOSX、iOS(iPhone/iPad)といった複数のプラットフォームをカバーしています。 細かい機能/特徴の紹介は本家サイトに譲るとして、Cinderを極めるとどのぐらいクリエイティブな
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