夏っぽい涼しげなギターロックです。ここは一つ盛大に弾けましょう。くろさわと申します。第3弾ボカロです。マイリストやコメントお願いします!Twitter:https://twitter.com/kurosawayohマイリスト:mylist/59323827作詞:俺作曲:俺ミックス:俺マスタリング:俺イラスト:七面鳥さん http://piapro.jp/t/z2nC動画:q羽pさん https://twitter.com/qhanep
今回はディープラーニングのモデルの一つ、Variational Autoencoder(VAE)をご紹介する記事です。ディープラーニングフレームワークとしてはChainerを使って試しています。 VAEを使うとこんな感じの画像が作れるようになります。VAEはディープラーニングによる生成モデルの1つで、訓練データを元にその特徴を捉えて訓練データセットに似たデータを生成することができます。下記はVAEによって生成されたデータをアニメーションにしたものです。詳しくは本文をご覧ください。 本記事で紹介している内容のPythonコードはコチラにあります。 1. Variational Autoencoderとは? まず、VAEとはどんなものであるかを説明したいと思いますが、その前に通常のオートエンコーダーについて触れたいと思います。 1-1. 通常のオートエンコーダー オートエンコーダーとは、 教師
Update: The following article recommends using the -Wincomplete-uni-patterns and -Wincomplete-record-updates warning flags in addition to -Wall. However, a recent GHC Proposal was accepted that adds these flags into -Wall! This blog post is credited in the proposal! In future versions of GHC, you won't have to worry about adding -Wincomplete-uni-patterns and -Wincomplete-record-updates as long as
I’ve been reading through Wadler’s classic paper “Theorems for Free”. The thesis of the paper is that given a most-general (taking as few constraints on its values as possible) polymorphic type signature, we can generate for free a theorem to which any inhabitant of such a type must adhere. Translating into familiar Haskell notation, Wadler gives the following example: From this, as we shall see,
Naturally, we want to maximize the right-hand-side of the above statement, which happens to be our likelihood function. I like to think of the likelihood function as “the likelihood that our model will correctly predict any given \(y\) value, given its corresponding feature vector \(\hat{x}\)”. It is, however, important to distinguish between probability and likelihood.. Now, we expand our likelih
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