GANの一種であり、動画を生成するVideoGANの論文を読みました。 [1609.02612] Generating Videos with Scene Dynamics 概要 動画生成モデル Generator Network Foreground Stream Background Stream ForegroundとBackgroundの結合 Discriminator Network 学…

Chainer Advent Calendar 2017 の 11日目 の記事です*1。 Caffeモデルを利用したFineTuningを試したいと思います。ChainerでのFineTuningは、ChainerのLink関数であるVGG16Layers()なども用いることもできます。VGG16Layers()を用いる方法については以下にま…

ちょくちょくResNetを用いることがあるのですが、論文を読んだことがなかったので、読んでみました。 [1512.03385] Deep Residual Learning for Image Recognition 概要 ResNetが解決する問題 Residual Learning ResNetブロック ネットワークアーキテクチャ …

機械学習がうまくいくケースにおいて、教師あり学習の次に、転移学習が成功のカギになってくると言われているそうです。転移学習は、あるドメインで学習させたモデルを別のドメインに適用させる学習のことです。少ないデータでもうまく学習ができたりします…

メインコントリビューター 対応言語 Github Star*1 公開時期*2 Tensorflow Google Python, C++, Java, Go 68.9k 2015.11 Caffe カリフォルニア大学バークレー校 C, C++ 19.6k 2014.11 Caffe2 Facebook Python, C++ 5.4k 2015.12 CNTK Microsoft Python, C++,…

GANの一種であるDCGANとConditional GANを使って画像を生成してみます。 GANは、Generative Adversarial Networks(敵性的生成ネットワーク)の略で、Generator(生成器)とDiscriminator(判別器)の2つネットワークの学習によって、ノイズから画像を生成するアル…

2017年7月に開催されたPyData.Tokyo Meetup #14のメインセッションである「NVIDIA GPUで始めるディープラーニング」のメモです。 20170726 py data.tokyo from ManaMurakami1