GANによる超解像がもたらす新しい方向性と「The Perception-Distortion Tradeoff」の話 - Think more, try less
CVPR2018にて超解像分野において極めて重要そうだなと感じた論文がありました。Yochai Blauらによる下記の論文です。 [1711.06077] The Perception-Distortion Tradeoff この内容を踏まえて最近の超解像研究の流れをまとめたいと思います。 超解像とは？ 超解像について振り返ります。多くの方がwaifu2xというソフトウェアで一度は目にしたことがあるかもしれません。下記イメージのように低解像の画像を高解像の画像に変換する方法を 超解像（Super Resolution）と呼ばれます。 （参照元：二次元画像を拡大したいと思ったことはありませんか？ - デー） このwaifu2xがざっくりどのように超解像を行っているかというと、ベースはSRCNNというConvolutional Neural Netoworkを使った超解像手法であり、下記のよう
データサイエンティスト養成読本 登竜門編（11章 機械学習超入門）を執筆しました。 - Think more, try less
データサイエンティスト養成読本 登竜門編がついに3/25に発売されます（一部の大型書店にてすでに先行販売されています）。これまでのデータサイエンティスト養成読本シリーズでは内容が難しかったという声が多かったため、ビギナー向けにやさしい本を提供するために、この登竜門編が刊行されることとなりました。本書は共著という形で執筆しており、さまざまな分野の現役の若手のデータサイエンティストが執筆者として参画しています。 データサイエンティスト養成読本 登竜門編 (Software Design plus) 作者: 高橋淳一,野村嗣,西村隆宏,水上ひろき,林田賢二,森清貴,越水直人,露崎博之,早川敦士,牧允皓,黒柳敬一出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2017/03/25メディア: 大型本この商品を含むブログを見る 対象読者 本書の対象読者としては、データサイエンスのビギナー向けとなっています。こ
Deep Learningライブラリ「MXNet」のR版をKaggle Otto Challengeで実践してみた - Think more, try less
最近、Kagglerの間で話題となっていたDeep Learningのライブラリ「MXNet」のRパッケージ{mxnet}についてTJOさんよりご紹介がありました。 tjo.hatenablog.com 多くの方がこのブログで初めて{mxnet}を知った、もしくはあまり触れてこなかったが久々に使ってみようという段階かもしれませんが、私をはじめ多くのKagglerはすでに{mxnet}を多少なり使用していることもあり、下記のように解説記事の書くようにと無茶ぶりを頂きましたので、私からもご紹介させて頂きたいと思います。 @Keiku いえいえ、Keikuさんの記事楽しみにしております！（Kaggle masterはデータ分析者の憧れですよ〜）— TJO (@TJO_datasci) 2016年3月29日 TJOさんの解説記事では、Deep Learningの代表的な事例でもある「Convolu
「R言語徹底解説」をご恵贈いただきました - Think more, try less
Hadley Wickhamの著書「Advanced R」の邦訳「R言語徹底解説」を訳者のみなさまよりご恵贈いただきました，ありがとうございました． R言語徹底解説 作者: Hadley Wickham,石田基広,市川太祐,高柳慎一,福島真太朗出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2016/02/10メディア: 単行本この商品を含むブログ (29件) を見る 読んでみて気になった所 「R言語徹底解説」の原著の「Advanced R」についてですが，これは無料で公開されており，2013年11月頃にはほぼ内容も充実したものでした．当時から多くのRユーザーにとって新しい上級な教科書としての位置づけのドキュメントとして参照されているものになります． 現在，2016年の今でも「Advanced R」は色褪せない内容ではありますが，2年前ということもあり一部，新しい機能の実装などについては反映されてい
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