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ノート/Generationとdeconvolution (2016-08-14) - 東邦大学理学部情報科学科 山内のサイト
ノート/ノート 訪問者数 935 最終更新 2016-08-15 (月) 16:10:58 Deep Learning/画像generationで、deconvolutionとは？ の整理 --- 2016/08/14 † ↑ プログラム化したものがいくつか見つかる † すぎゃーん(id:sugyan)氏： TensorFlowによるDCGANでアイドルの顔画像生成 分類器などで使っている畳み込みの逆方向の操作で、最初は小さな多数のfeature mapにreshapeして、これを徐々に小数の大きなものにしていく。"deconvolution"と呼んだり呼ばなかったり、なのかな。TensorFlowではこの操作はtf.nn.conv2d_transposeという関数で実現するようだ。 Tensorflowのマニュアルでは conv2d_transpose 本件、decon
ノート/テキストマイニング/gensim-word2vecでベクトル空間を試す - 東邦大学理学部情報科学科 山内のサイト
gensimのword2vecを使えるようにする † ネット上にあちこち記事がある。山内のメモは こんな感じ 似たような話として Python - Perl + Java = ？ はてなブログのデータとパソコン工房のPCを使って「word2vec」で遊んでみた コーパスが圧倒的に強い。 ↑ 日本語wikipedediaのデータをコーパスとして学習させる。 † ウィキペディアの記事をコーパスとするために、形態素解析（MeCabなど）を 使って名詞だけ抜き出すことを試したが、結果があまり面白くないので、 他の人がやっているように →参照 分ち書きにするだけで済ませる。 ↑ word2vecのAPIを試す † gensimのword2vecモジュールの使い方は、チュートリアルとしては radimrehurekのページ に書いてあるが、使い方としては学習部分と、similarityとかだけである
pythonでクラスタリングと表示 - 東邦大学理学部情報科学科 山内のサイト
x-meansという論文 † クラスタリングのk-means法は広く使われ、パッケージも各言語環境で作られている。Pythonの 場合、scipyにあるkmeansと、多分その導出系のscikit-learnにあるKMeansが利用可能になっている。 k-means法はあらかじめクラスタ数を決めて分類するので、クラスタ数が不明なときにそのままは対応できない。 それに対して、BIC（ベイズ情報量規準）やAIC（赤池情報量規準）などを使って、最適なモデルを 選択しようという考え方があり、その選択のロジックを含めたのがxmeansパッケージらしい。 xmeanについては http://web-salad.hateblo.jp/entry/2014/07/19/200347 ↑ Scikit-learnでのk-meansパッケージ † Scikit-learnのkmeansパッケージの使い方は、n
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