ganに関するmuddydixonのブックマーク (13)
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muddydixon 2020/10/15
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NVIDIAのAIが5万本のプレイ動画を見ただけで「パックマン」をゲームエンジンなしに再現
by WishItWas1984 全くプレイしたことがないゲームのプレイムービーを見た時に、頭の中で「自分がそのゲームをプレイするところ」を想像して、なんとなくプレイした気分になったことがある人もいるはず。それと同じように、AIに名作アクションゲーム「パックマン」のゲームプレイを視覚的に学習させることで、既存のゲームエンジンやコードを用意することなく、AIによるシミュレーションだけでパックマンを生成するという試みを、NVIDIAの研究チームが発表しました。 GameGAN https://nv-tlabs.github.io/gameGAN/ PAC-MAN Recreated with AI by NVIDIA Researchers | NVIDIA Blog https://blogs.nvidia.com/blog/2020/05/22/gamegan-research-pacma
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GoodfellowさんのGANのオススメ論文10選まとめ (2018/02) - ディープラーニング東京
GANの作者のGoodfellowさんがおすすめの10論文を教えていたので、みてみます。 GANの作者であるGoodfellow がGANの論文たくさんあって何から追えばいいかわからない人向けに10個の論文を推薦しています。理論、符号化、差分プライバシー、高精細、多クラス、条件付けなど https://t.co/M3DhTqQbOL— Daisuke Okanohara (@hillbig) February 27, 2018 Does someone have a list like the 10 or even 20 GAN related papers I should read this year or something like this? I can't keep up. @goodfellow_ian ?— Timnit Gebru (@timnitGebru) Febru
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NVIDIA、教師なし学習と生成モデルを組み合わせて画像から画像へ変換する手法を論文発表。晴れを雨のシーンに、冬を夏のシーンに変換など
NVIDIA、教師なし学習と生成モデルを組み合わせて画像から画像へ変換する手法を論文発表。晴れを雨のシーンに、冬を夏のシーンに変換など 2017-12-06 NVIDIAの研究者らは、教師なし学習と生成モデルを組み合わせて画像から画像へ変換する手法を論文にて発表しました。 Unsupervised Image-to-Image Translation Networks 本稿は、インプットした画像を、異なるドメインに対応する画像に変換し出力する手法を提案します。例えば、冬のシーンを入力し同じ場所の夏のシーンを出力したり、晴れのシーンを入力し同じ場所の雨のシーンを出力したり、などが可能になります。 （左図が入力で右図が出力。上段：冬の道路画像から夏の道路画像へ変換。下段：晴れの道路画像から雨の道路画像へ変換。） これらは、晴れの道路と雨の道路を学習し変換を可能にしているのですが、両者がペア（同
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教師なしRNNによる連続した不完全情報（主にテキスト）の補完 - にほんごのれんしゅう
教師なしRNNによる連続した不完全情報（主にテキスト）の補完 背景 Google（や、過去の私のブログの投稿）などで低解像度の映像を高解像度化する方法は、GANを使うことでわりとうまくいきました。 テキストにも同じような問題が適応できるのかって思うことがあります。RNNはすでに記述されている文字をヒントとして次の文字を予想することができます。 その特性を利用して、情報が失われたテキストから復元を試みる例を示します。 (また、戦時中の戦艦に乗っていた搭乗員の劣化した手記から情報を復元したいという思いがあります。手記の海水に沈み腐敗が進んでいたり、筆記が乱れていて解析が困難であったりという点を補完できれば良いと思います。彼らの思い、可能な限り現代に蘇らせたいと思います。) 先行研究 今回は見当たらない（ほんとに存在しないんだったら、論文出したい） 手法 RNNで欠落した連続する情報を周辺の単語
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2 days in Singapore - すぎゃーん日記
あ…ありのまま 今週末 起こった事を話すと 「おれは 趣味でアイドルの顔を識別し続けていたと思ったら いつのまにかシンガポールでのAPACのイベントに機械学習エキスパートとして参加していた」 色々な運と縁があり お声をかけていただき、シンガポールに行ってきました。 すべての日程を終え、チャンギ国際空港で帰りの飛行機までの時間でこのブログを書いています。 3 Mar: Machine Learning Expert Day APAC各国から集まった機械学習・TensorFlowのエキスパートたちが約30名集合 2月にMountain Viewで行われたTensorFlow Dev Summitの参加者によるRecap 各参加者による取り組み・事例紹介などのLT 交流 4 Mar: TensorFlow CodeLab GDG Singapore主催のワークショップで、チューターとしてお手伝い
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Image-to-Image Demo - Affine Layer
Recently, I made a Tensorflow port of pix2pix by Isola et al., covered in the article Image-to-Image Translation in Tensorflow. I've taken a few pre-trained models and made an interactive web thing for trying them out. Chrome is recommended. The pix2pix model works by training on pairs of images such as building facade labels to building facades, and then attempts to generate the corresponding out
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Machine Learning is Fun Part 7: Abusing Generative Adversarial Networks to Make 8-bit Pixel Art
Update: This article is part of a series. Check out the full series: Part 1, Part 2, Part 3, Part 4, Part 5, Part 6, Part 7 and Part 8! You can also read this article in Русский, Tiếng Việt, فارسی or 한국어. Giant update: I’ve written a new book based on these articles! It not only expands and updates all my articles, but it has tons of brand new content and lots of hands-on coding projects. Check it
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はじめてのGAN
今回はGAN（Generative Adversarial Network）を解説していきます。 GANは“Deep Learning”という本の著者でもあるIan Goodfellowが考案したモデルです。NIPS 2016でもGANのチュートリアルが行われるなど非常に注目を集めている分野で、次々に論文が出てきています。 また、QuoraのセッションでYann LeCunが、この10年の機械学習で最も面白いアイディアと述べていたりもします。 “The most interesting idea in the last 10 years in ML, in my opinion.” –Yann LeCun GANは聞いたことはあるけれどあまり追えてないという人向けに基礎から解説していきたいと思います。それでは順に見ていきましょう。 目次 基礎理論 DCGAN 実装 論文紹介 まとめ 基礎理
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StackGANによるフォントの錬金術 - にほんごのれんしゅう
StackGANによるフォントの錬金術 図1. 中央が錬金したフォント 近況 図2. 真理の一撃を放とうとするカリオストロさん（公式絵より） グランブルーファンタジーというスマホのゲームでカリオストロというキャラクターがいます。もとは天才錬金術師で、自己の性別を錬金術で男から女に変えた天才です。そんな彼（彼女？）が真理の一撃だー！っていうんですよ、かっこよいですね。 あまりにも今までの不可能を打開し続けるDeep Learning。自分で言うと甚だ科学としての機械学習が零落しそうですが、まだDeep Learningは体系化された知恵の集合体としての正しい科学の段階にはたどり着いていないように思います。どちらかと言うと錬金術に近い技かも。 Deep Learningは、いつかまだ見ぬ真理へと人類を導いてくれるんでしょうか。各人、期待しております。 モチベーション 日本語のフォントを作成する
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