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Chainerで学ぶLSTM - kivantium活動日記
このブログで何回も取り上げているように、ニューラルネットワークを用いた機械学習はかなりの力を発揮します。畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural network, CNN)は画像中で近くにあるピクセル同士の関係に注目するなど画像の特徴をうまくとらえたネットワークを構築することでかなりの成功を収めています。ノーフリーランチ定理が示唆するように万能の機械学習器は存在しないため、対象とするデータの特徴を捉えた学習器を構築することが機械学習の精度を上げる上で重要になります。 そこで今回は時系列データの解析に向いた回帰結合ニューラルネットワーク(recurrent neural network, RNN)の精度を上げるのに重要なLSTMを取り上げます。 この記事では誤差逆伝搬などのニューラルネットワークの基本知識は説明しません。誤差逆伝搬についてはPRMLの5章やNe
画風を変換するアルゴリズム - Preferred Networks Tech Blog
Deep Neural Networkを使って画像を好きな画風に変換できるプログラムをChainerで実装し、公開しました。 https://github.com/mattya/chainer-gogh こんにちは、PFNリサーチャーの松元です。ブログの1行目はbotに持って行かれやすいので、3行目で挨拶してみました。 今回実装したのは”A Neural Algorithm of Artistic Style”(元論文)というアルゴリズムです。生成される画像の美しさと、画像認識のタスクで予め訓練したニューラルネットをそのまま流用できるというお手軽さから、世界中で話題になっています。このアルゴリズムの仕組みなどを説明したいと思います。 概要 2枚の画像を入力します。片方を「コンテンツ画像」、もう片方を「スタイル画像」としましょう。 このプログラムは、コンテンツ画像に書かれた物体の配置をそのま
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