画風を変換するアルゴリズム | Preferred Research

2015/09/10 788 users 画風 アルゴリズム 松元 mattya Chainer

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... 続きを読む

Deep Learning のフレームワーク Chainer を公開しました | Preferred Research

2015/06/09 555 users フレームワーク Chainer ニューラルネット 戦場 本日

こんにちは、得居です。最近は毎晩イカになって戦場を駆けまわっています。 本日、Deep Learning の新しいフレームワークである Chainer を公開しました。 Chainer 公式サイト GitHub – pfnet/chainer Chainer Documentation Chainer は、ニューラルネットを誤差逆伝播法で学習するためのフレームワークです。以下のような特徴を持ってい... 続きを読む

ニューラルネットの逆襲 | Preferred Research

2012/11/01 630 users ニューラルネット 逆襲

岡野原です。Deep Learningが各分野のコンペティションで優勝し話題になっています。Deep Learningは7, 8段と深いニューラルネットを使う学習手法です．すでに、画像認識、音声認識、最も最近では化合物の活性予測で優勝したり、既存データ・セットでの最高精度を達成しています。以下に幾つか例をあげます. 画像認識 LSVRC 2012 [html]  優勝チームスライド [pdf], ... 続きを読む

高速な安定ソートアルゴリズム “TimSort” の解説 : Preferred Research

2011/10/26 627 users ソートアルゴリズム std Sort Python 解説

先日、TimSortというソートアルゴリズムが話題になりました。TimSortは、高速な安定ソートで、Python(>=2.3)やJava SE 7、およびAndroidでの標準ソートアルゴリズムとして採用されているそうです。 C++のstd::sort()よりも高速であるというベンチマーク結果1が話題になり(後にベンチマークの誤りと判明)、私もそれで存在を知りました。実際のところ、ランダムなデー... 続きを読む

専門知識の仕入れ方 : Preferred Research

2011/09/18 1119 users リソース 吉田 分野 目標 仕入れ方

吉田です． 今日は，普段どのようにして専門知識を仕入れているかについて書いてみようと思います．特に自分が得意でない分野を知りたいと思った時に，どうするかに注目したいと思います．自分の専門の場合は，いくらでも時間を注ぐことが出来るので，世界中のリソースを全て探し当てて勉強すれば良いのですが，ちょっと興味が有るぐらいではそこまでやる時間は取れません．なので出来るだけ効率的に分かった気になるのが目標です... 続きを読む