のんびりしているエンジニアの日記

クリスマスにChainerを使って妄想力を可視化した。

皆さんこんにちは お元気ですか。やっと書き切りました。実は今年ももう少しです。 昨年度はカノジョを作成し、その前は友利奈緒を真面目に解析しています。いやぁ時の流れは早いものです。 これを踏まえ、今年は何をしようか考えました。Chainer Advent Calendar 25日目で、皆様の妄想力を具現化したいと思います。qiita.com 妄想について モザイク処理外し モザイク処理とは モザイク処理の種類 モザイク処理アルゴリズムの実装 データセットの収集 Googliser モザイク処理外しのアルゴリズム モザイク処理外し Globally and Locally Consistent I…

2017/12/25 23:43

画像のDataAugmentationで最速のライブラリを探してみた

皆さんこんにちは お元気ですか。年末に向けて燃え尽きようとしています。OpenCVアドベントカレンダー第22日です。qiita.com今回、PythonのDataAugmentationで最速の方法を探してみます。 画像処理のDeepLearningでは、頻繁にDataAugmentationが使われています。このData Augmentationは画像に結果がない程度に変換を加え、 ニューラルネットワークに入力する手法です。以前、こんな資料を作りました。 How to use scikit-image for data augmentation from Hiroki Yamamoto ww…

2017/12/22 08:24

日本語自然言語処理のData Augmentation

皆さんこんにちは お元気ですか。週末の発表資料も作っています。本記事は自然言語処理アドベントカレンダー第13日です。qiita.com画像処理ではデータをアフィン変換などで変形して、 画像を拡張する処理（＝Data Augmentation）が知られています。 変換などをかけて過学習を防ぐ役割が1つとしてあります。今回は、自然言語処理でもData Augmentationを実現したいと思います。 テキストのData Augmentationの意義 自分でデータセットを作る場合に、全てを網羅して1つ1つの単語が変わった場合を 作り上げるのは非常に困難で、時間がかかります。そのため、一定の問題ない…

2017/12/13 00:05

WebDNNのサンプルとコードの解説に挑戦

皆さんこんにちは。 お元気ですか。師走の12月らしく締め切りに追われています。この記事は「Deep Learning フレームワークざっくり紹介 Advent Calendar 2017」第7日目です。qiita.comDeepLearningフレームワークの1つ、WebDNNのご紹介をします。 このフレームワークを調べたきっかけとして、「MakeGirls.moe」があります。 MakeGirls.moeは萌画像生成のWebサービスで、WebDNNを使用して提供しているようです。make.girls.moe WebDNN WebDNNは東京大学 原田・牛久研究室が作成した深層学習モデル(DN…

2017/12/07 00:09

Pythonで自然言語処理のタスクをやってみる。

皆さんこんにちは お元気ですか。アドベントカレンダー真っ盛りですね。 本日は「python Advent Calendar 2017」のアドベントカレンダー第5日です。qiita.com自然言語処理には様々なライブラリ（NLTKやCoreNLP）があります。 せっかくの機会として、本記事では紹介が少ないspaCyを紹介します。 spaCy spaCyとは spaCyはPythonの発展的な自然言語処理のライブラリです。 実際に使われていることを想定しており、英語、ドイツ語、フランス語、スペイン語に対応しています。 トークナイザーは日本語もあるとのこと（確かJanomeで動作します）。githu…

2017/12/05 00:00