Practical Generative Adversarial Networks for Beginners You can download and modify the code from this generative adversarial networks tutorial on GitHub here. According to Yann LeCun, “adversarial training is the coolest thing since sliced bread.” Sliced bread certainly never created this much excitement within the deep learning community. Generative adversarial networks—or GANs, for short—have d
■ CNNを利用したセンチメント分析 Deep Learningを利用したテキスト解析が去年の12月ごろから盛んです。ネットの日本語のQIITAやはてなブックマークを見ていると、流行したのが去年から今年の頭あたりでインパクトの強い文献は出尽くしているように見えます。2015年度12月を前後にLong short-term memoryやリカレントニューラルネットワークは自然言語処理、テキストマイニングで多大な功績を残しているケースが多いようです。 Deep Learningの基礎である、ニューラルネットワークは理論が提唱され有効性が実証されるが実現可能なコンピュータリソースが足りずに長いスリープタイムを経てきました。今回もまた長い眠りに入ってしまうのでしょうか。今回はビックなインパクトをシン・ゴジラなみに社会にぶちかましてほしいものです。 ■ 代表的なDeep Learningを用いたセン
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 二番煎じ感が半端ないですが、やっちゃったものは仕方ないので書きます。 機械学習やディープラーニングについては全く初心者のソフトウェアエンジニアが、畳込みニューラルネットワークを用いて「ももいろクローバーZ」のメンバーの顔識別を行うアプリを作った話です。 作ったもの ec2上で稼働してます。ただしt2.microなので重いです。 ももクロ画像分類器 http://momomind.kenmaz.net コード https://github.com/kenmaz/momo_mind 背景 私(@kenmaz)は、仕事ではここ数年はiOSアプ
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? Importance Weighted Autoencoders 最近、深層生成モデルに興味あるのでICLRにも採択されていたIWAE(Importance Weighted Autoencoders)の実装をTensorFlowで行いました。ついでにBengio達の書いたDeepLearning本の20章(Deep generative models)を一部まとめました。 深層生成モデルとは? 深層生成モデルが何かと言われる難しいですがおそらくNeural Networkを使った生成モデルです。 Bengio本にも書かれていますがDe
TensorFlowとは2015/11/9にオープンソース化されたGoogleの機械学習ライブラリです。この記事ではディープラーニングと言われる多層構造のニューラルネットワークをTensorFlowを利用して構築しています。 TensorFlowはPythonから操作できますがバックエンドではC++で高速に計算しています。macのPython2.7系環境でTensorFlowの上級者用チュートリアルを行い、手書き認識率99.2%の多層構造の畳み込みニューラルネットワークモデルの分類器を構築したときの作業メモです。特別な設定なしにCPU使用率270%メモリ600MByteとちゃんと並列計算してくれました。MNISTランキングを見ると認識率99.2%は上位のモデルとなるようです。 TensorFlowチュートリアル TensorFlowの初心者用と上級者用チュートリアル2つに取り組んでみました
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