題字どうり pythonは高速化を求めることがちょくちょくある。bit演算と普通の演算子どっちがいいの？とか内包表記でのリスト作成と普通のリスト作成どっちが速いの？とかはたまた環境によって違うんじゃないの？とか そんな疑問を解消するべく、githubにコー…

はじめに 「Visual Attribute Transfer through Deep Image Analogyの解説」と銘打ってはいますがあくまで私が読んで理解した内容を記述いたします。つまるところ私の誤解による間違いが混入する可能性があります。予めご了承ください。 Visual Attribute Tr…

はじめに Visual Attribute Transfer through Deep Image Analogy（https://arxiv.org/pdf/1705.01088.pdf) これは画風を転写しあうような論文。 例えばモナリザとアバターを与えるとモナリザ風のアバターとアバター風モナリザを出力するような奴 これは実際…

特徴量の選択は実に重要な要素である。しかし、特徴量一つごとに特徴量化するプログラムを書くのは大変手間であるし、そんなところに時間を使うのは勿体ない。そんな時間を減らすためにプログラムを作成した。特徴量にしなくてはいけないものにはいくつか種…

前書き 以前バッチ正規化の記事を書いたけど使用する場合と使用しない場合の比較を書き忘れていたので書く。 比較対象は akikanr.hatenablog.com でバッチ正規化をする場合としない場合で比較する。 バッチ正規化をした場合 比較対象の記事ではバッチ正規化…

【はじめに】今回の奴はストライクウィッチーズのキャラを認識する。 【モデル】 今回のはTensorflowのチュートリアルにはdeep MNISTを基にして作成している。具体的にはバッチ正規化処理を追加しただけだが・・・。 【学習データ】 第一期、第二期ともにエ…

【5】逆フーリエ変換についてまずは逆フーリエ変換の定義式です これを離散フーリエ変換の時と同様に展開していきます※F (t) を前回離散フーリエ変換した実数部と虚数部が足し合わせたものだとして実数部をR[t] 虚数部をI[t]とします となりますここで注意し…

バッチ正規化とは 書く層ごとに分散が１平均が０になるようにするらしい これを使うことでL2正規化やdropoutの必要性を減らせたり過学習を防げたりといろいろなメリットがあるらしい こいつを使わないと人生損してるぜＨＡＨＡＨＡ的な話もあるらしい 注意点…

【3】フーリエ変換の変数どの言語でも対応できるようにしたいので実際のコードではなく、あくまで具体的な利用法を文章で記述していきます まず現実の音データを受け取ったものを f(x) とします前回のフーリエ変換の定義式の f(x) に対応しています さて、前…

音に関するプログラムをいろいろ組んでみたので忘れないうちにここにメモして置きます※正しいとは限りません御了承ください フーリエ変換について第一にフーリエ変換とは与えられた関数の構成要素を調べる数式です 定義式は となります π：円周率 i :虚数 し…

前回の記事で別の手法を試すと言ったな あれは嘘だ 正直いうともうちょっとでなんとかなりそうな気がしたので頑張ってた。 前回までのはMSゴシックの文字をビットマップで読み込んでいた。 これは等幅フォントと呼ばれていて横幅も縦幅も全ての文字で一致し…

前回ＡＡ作成ツールを修正すると書き、この記事を書くまで試行錯誤をしていた。 今回はその中身を書いていく 前回までのはC言語で作成していた。ＡＡ化のアルゴリズム自体に不備は無かったんだけど画像を読み込むときとか十分に大きく取った配列に画像を読み…

3年前にAAを自動で作成するツールを作ってﾊﾞｸﾞﾊﾞｸﾞなまま放置してたので腰を据えて作ろうと思う その時に考えてた基本的なアルゴリズムが以下 1.画像を読み込む2.画像を微分3.フォントサイズを指定（文字で幅が変わらない等幅フォントとする）して画像を分割…

processingにて「とことんぷよぷよ」を作成した上の画像がそれ実装期間は４日程、何気に時間を使ったのは回転処理とか。コードの４分の１は回転とかのキー操作でなんとか短くしたい githubにコードを載せたけど正直書いたのが前過ぎてあんまり覚えてないしコ…