要約:CRBMを用いて、教師なし学習での画像特徴抽出。Layerを重ねるごとに、Edge→Parts→Objectといった特徴の抽出を実際に達成している。Pooling層に対応するものをこれで実現。invariantな性質も持たせることができる。人間の部位位置検出をしている。MLPの組み合わせでx,y座標を算出しているだけだった。SRへの応用は難しそう。Chainerについて調べていたらアプリがgithubにあるのを偶然見つけた。SRCNNの実装した。Functionが揃ってるので、実装はとても簡単にできる印象。Theanoの方からのコード移植という事もあり0からの実装ではなかったが、木曜・金曜の2日間だけで終わってしまった。ChainerにCudnn入れたら驚くほど速くTrainingが終わっていく。結論としてBNは入れない方が良いだろうという事に。今回は画像の復元系なので、もともとの値が重要。BN入れると相対差を重要視しちゃうのであまり良くない(実際黒潰れの写真などができてしまう。waifu2x仕様で実装、週末に電源買う。waifu2x仕様で実装。CRBM作成、cNoteで技術ブログ書き込む。Fusionさせたもので動作させてみる。→これで徹底的にディープにしてもよいので、パフォーマンスよければ。cNoteにいろいろと書き込む。cNoteにいろいろと書き込む。