GitHub - alexjc/neural-doodle: Turn your two-bit doodles into fine artworks with deep neural networks, generate seamless textures from photos, transfer style from one image to another, perform example-based upscaling, but wait... there's more! (An impleme
Use a deep neural network to borrow the skills of real artists and turn your two-bit doodles into masterpieces! This project is an implementation of Semantic Style Transfer (Champandard, 2016), based on the Neural Patches algorithm (Li, 2016). Read more about the motivation in this in-depth article and watch this workflow video for inspiration. The doodle.py script generates a new image by using o
Theano の 基本メモ - Qiita
ブログ投稿の続きとして、スライドに書けなかったTheanoの細かい部分についてもう少しまとめておこうと思います。 まず、Theano 解説 はTheano特徴を簡潔に表現されているので、一読をオススメします。 ここでも書かれていますが、Theanoの特徴として、 実行時にCコードを生成してコンパイル GPUでの実行のサポート(要CUDA) 自動微分 などがあげられると思います。 Theanoの超簡略チュートリアル http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/index.html#tutorial の乱暴な要約です。 まず常にImportしておく３つ この３つはお約束です。 これだけ知っておけば概ね大丈夫 以下の事柄がだいたい理解できれば、Deep Learningの実装を読んで理解したり、変更を加えたりすることができると思います。 T.
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Recurrent Neural Networks Tutorial, Part 2 – Implementing a RNN with Python, Numpy and Theano
