櫟井唯ちゃんの画像を無限に生成する話 - ｼﾞｮｲｼﾞｮｲｼﾞｮｲ
いくら待てどゆゆ式二期の発表がないのでそろそろ僕の櫟井唯ちゃん資源が枯渇してしまいそうです そこで今話題のニューラルネットワークに唯ちゃんの画像を無限に生成してもらうことにしました とりあえずこちらがデモです（設定の読み込みにかなり時間がかかります） Mugen Yuichan ランダムに生成したサンプルです 一応はっきりと唯ちゃんだと分かる 使ったのはDenoising Autoencoder(DAE) ふつうのAutoencoderの入力にノイズを加えて学習させるだけです（今回はガウス分布のノイズを加えました） ノイズ除去に使えたり生成モデルを作れたりします DAEについては深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)を参考にしました 作り方 まずはゆゆ式の本編から唯ちゃんの顔部分だけ切り抜きます この作業はこのページを参考にさせていただきました ご注文はDeep Learning
【ディープラーニング】ChainerでAutoencoderを試して結果を可視化してみる。 - Qiita
ChainerでAutoencoderを試してみる記事です。前回の記事、「【機械学習】ディープラーニング フレームワークChainerを試しながら解説してみる。」の続きとなります。ディープラーニングの事前学習にも使われる技術ですね。 本記事で使用したコードはコチラから取得できます。 1.最初に AutoencoderとはAuto(自己) encode(符号化)er(器)で、データを2層のニューラルネットに通して、自分自身のデータと一致する出力がされるようパラメーターを学習させるものです。データだけあれば良いので、分類的には教師なし学習になります。 学習フェーズ こんなことをして何が嬉しいのかというと、 入力に合わせたパラメーター$w_{ji}$を設定できる。（入力データの特徴を抽出できる） その入力に合わせたパラメーターを使うことでディープなニューラルネットでの学習を可能にする（ランダム値
Deep Learningの技術と未来
PFIセミナー2013年6月6日分です。Deep Learningの技術的基礎からBengioの怪しげな妄想まで。
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Deep Learningと画像認識� �～歴史・理論・実践～
