ディープラーニングのハイパーパラメータ自動調整の概要 - HELLO CYBERNETICS
はじめに ハイパーパラメータ自動調整の概要 学習という関数 グリッドサーチ 関数近似器（ガウス過程）による方法 メタヒューリスティック最適化 強化学習 まとめ ライブラリ はじめに ディープラーニングのハイパーパラメータ調整がとんでもなく退屈なことは周知の事実（？）です。一度学習を回すとその経過が気になってログを眺めてしまう人も多いのではないでしょうか。どうも望みがなさそうならさっさと次の値を試したいという思いもあることでしょう。そして、なるべく数を打ちながら良さげなハイパーパラメータの範囲を早く絞り込みたいと思うのではないでしょうか。 こういうこと自体を上手く自動化するような試みが欲しくなります。古典的な方法ではグリッドサーチで、とにかく考えうるパターン全部試してやれ！というものがあります。しかしこの方法はディープラーニングのように一回の学習に時間が掛かる場合には有効ではありません。 今
ドワンゴがディープラーニングを用いたアニメ中割り実験の論文を公開 スローモーション演出などへの活用に期待
ドワンゴがディープラーニングを用いたアニメの中割り実験の結果を公開しました。原画を直接中割りするまでには至らなかったものの、動画の枚数を増やすことには部分的に成功。スローモーション演出などへの利用に可能性があるとしています。 YouTubeで公開された動画 同手法は、早稲田大学の研究チームが2016年に提案したラフスケッチの自動線画化手法（関連記事）を出発点とし、中割りができるよう変更を加えたもの。アニメ「アイドル事変」の製作委員会やMAGES.協力の下、実際の動画とセルのデータを使用し、実験により自動生成された映像はYouTubeに投稿、実験結果をまとめた論文はコーネル大学図書館が運営する「arXiv（アーカイヴ）」上で公開されています。 実験に用いられたカット（画像はarXivより） 「中割り」とは原画と原画の間を補完する動きを描いた絵のこと。「動画」は「中割り＋原画をトレースした絵」
機械学習をやると、AIより人間の方が詳しくなる現象 - bohemia日記
こんにちは。ぼへみあです。 機械学習がすっかりブームになって、仕事や趣味でディープラーニングを使ったことがある人が増えていると思います。 特に画像分野でディープラーニングは成果を上げているので、特定のものを判別・識別するといった事例が多いかと思います。 そうした画像系のディープラーニング経験者なら経験する現象があります。 それは、 「その分野について、作ったAIよりも自分が詳しくなる」 という現象です。 おそ松さん見分けの第一人者になってしまった 以前取り組んだおそ松さんの6つ子をディープラーニングで見分けるネタでは、学習用データセットの作成のために、自力で5000枚以上のおそ松さんたちを見分ける作業を行いました。その結果、アニメを見ても、これは何松だ、と判断できるようになってしまいました。当時はおそ松さんを見分ける能力は誰にも負けない自信がありました。 なぜか学会でおそ松さんの話をする機
機械学習でも定番のPythonライブラリ「NumPy」の初心者向け使い方チュートリアル - paiza times
秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、以前Pythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介する記事を書いたのですが（後でリンク貼りますね）、今回はその記事でも紹介したNumPy（なむぱいと読みます）という数値計算用ライブラリの使い方チュートリアルを書きたいと思います。 NumPyは機械学習やディープラーニングなどを学ぶ上でも前提知識とされることが多いため、これからその辺の分野の勉強をしてみたい人の参考になればと思います。 チュートリアルの実行環境は、ブラウザだけでPythonもNumPyも使えるオンラインのプログラミング実行環境「paiza.IO (パイザ・アイオー)」を使っていきます。 ■NumPyにおける配列 NumPyにおける配列は"ndarray"という形式になっていて、このndarrayはいろいろな機能を持っています。 まず、普通のリストをndarray
ディープラーニングの勉強用参考書まとめ - あれもPython,これもPython
ディープラーニングタノシイ! イラストで学ぶ ディープラーニング イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書) 作者: 山下隆義出版社/メーカー: 講談社発売日: 2016/02/23メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログ (1件) を見る 以前、『初めてのディープラーニング』を紹介した時に、 こっちのほうがおすすめだよ、と言われた書籍です。 私はあくまでも初めてのディープラーニングのが好きですけど! レベルとしては初めてのディープラーニングとほとんど一緒。 こちらのほうが、Chainer,TensorFlowと多彩なフレームワークの説明あり。 初めてのディープラーニング 初めてのディープラーニング --オープンソース"Caffe"による演習付き 作者: 武井宏将出版社/メーカー: リックテレコム発売日: 2016/02/19メディア: 単行本（ソフトカバー）
ディープラーニングの有名ライブラリ5種を最短距離で試す半日コース（TensorFlow, Chainer, Caffe, DeepDream, 画風変換） - その後のその後
「いつか勉強しよう」と人工知能／機械学習／ディープラーニング（Deep Learning）といったトピックの記事の見つけてはアーカイブしてきたものの、結局2015年は何一つやらずに終わってしまったので、とにかく一歩でも足を踏み出すべく、本質的な理解等はさておき、とにかく試してみるということをやってみました。 試したのは、TensorFlow、Chainer、Caffe といった機械学習およびディープラーニングの代表的なライブラリ／フレームワーク3種と、2015年に話題になったディープラーニングを利用したアプリケーション2種（DeepDream、chainer-gogh）。 （DeepDreamで試した結果画像） タイトルに半日と書きましたが、たとえばTensorFlowは環境構築だけなら10分もあれば終わるでしょうし、Chainerなんてコマンド一発なので5秒くらいです。Caffeは僕はハ
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