グーグル、手描きイラストの続きを自動描画「sketch-rnn」--ニューラルネット応用
Googleは、ニューラルネットワーク技術の応用事例として、ユーザーが途中まで描いた絵の続きを自動的に描いて完成させてくれるサービス「sketch-rnn」を提供開始した。 このサービスは、リカレント（再帰型）ニューラルネットワーク（RNN）技術を利用し、ユーザーの描き始めた絵からどのように描き進めるかを推測して、ユーザーが手を止めると続きから描き始めるサービス。ただし、描く際には「cat」「pineapple」「bicycle」「face」など、何を描くつもりなのかを用意されてたモデルから選ぶ必要がある。sketch-rnnが描画を開始しても、ユーザーが描くことを再開すると描画を待ってもらえる。
TensorFlow Playgroundはニューラルネットを理解するのにおススメ - 西尾泰和のはてなダイアリー
ネットワークの重みや各ニューロンがどういう入力の時に発火するのかが、学習していく過程で各時刻可視化されてとても良い教材です。 http://playground.tensorflow.org/ うずまきのデータセットに関して「中間層が1層しかないとうずまき（線形非分離な問題）は解けない」という誤解があるようなので、まずは1層でできるという絵を紹介。なお僕のタイムライン上では id:a2c が僕より先に気付いていたことを名誉のために言及しておきます。 で、じゃあよく言われる「線形非分離な問題が解けない」ってのはどういうことか。それはこんな問題設定。入力に適当な係数を掛けて足し合わせただけでは適切な境界を作ることができません。 こういうケースでは中間層を追加すると、中間層が入力の非線形な組み合わせを担当してくれるおかげで解けなかった問題が解けるようになります。 1つ目のデータセットでは特徴量の
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