Neural Style Transfer: Prismaの背景技術を解説する
写真をピカソやゴッホのようなスタイルに変換できるアプリPrismaが話題になりました。多くの人は、ディープラーニングが使われているかどうかとは関係なく、純粋にアプリを楽しんでいるのだと思います。 このようにディープラーニングを使った人気アプリが出てくるということは非常に良いことではないかと思います。今回は、Prismaの背景技術（と思われるもの）を解説していきます。 目次 基礎理論 実装 改善 高速化 まとめ 基礎理論 ディープラーニングを使ったアート系の論文は色々と出ていますが、一番基礎となる論文はGatys et al. 2016ではないかと思います。プレプリント版は2015年8月に出ています。 この論文は記事として取り上げられて話題になっていたりもしたので、知っている人も多いのではないかと思います。この章では、スタイル変換の基礎となるこの論文を解説していきます。 Gatys et a
IEEEのLaTeX投稿用テンプレで紹介されてるスタイルファイル
IEEEの投稿用のクラスファイルについているテンプレート（リンク）に，推奨スタイルファイルが結構詳しく紹介されているのでメモ． \usepackage{ifpdf} Heiko Oberdiek 氏の ifpdf.sty は，出力の種類（pdfかdviか）に応じて条件コンパイルを行う時に便利です． 使い方: \ifpdf % pdf code \else % dvi code \fi ifpdf.styの最新版は， http://www.ctan.org/tex-archive/macros/latex/contrib/oberdiek/ から入手できます． \usepackage{cite} 文献の参照を改良するスタイルファイルです．たとえば，[1], [9], [2], [7], [5], [6] は自動的に [1], [2], [5]--[7], [9]とかになります．あと，参照の直
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