ニューラルネットワーク最近は年度末が近づいたのもあって、なかなかブログを更新できていませんでしたが、少しずつ書いていきます。前回は雑でもなんでもGANの仕組みを理解しようということで、numpyだけでGANを書いていました。まともに動かなかったけど。tsunotsuno.hatenablog.com今回はずーっと前にインストールしておいたTensorFlowを使って、もう少しちゃんとしたGANを書いてみようと思います。TensorFlowの使い方の勉強は超簡単なニューラルネットを書いたところで終わっています。tsunotsuno.hatenablog.comそんでもって、今回参考にした本はこちら。ペーパーバックこの商品を含むブログを見る見ればわかりますが、英語の本なので英語が苦にならない方は結構いい本なのかもしれません。GANは日本語の解説書がなかなかないので、必然的にネット記事か英語の書籍になります。この本には、cycleGANとかのサンプルコードもあるので、それだけでも価値があるのかもしれませんね。設計GANの細かい中身については前回書いたので前回の記事をご参考ください。基本的な考え方は前回と一緒なんですが、層がちょいちょい違うので、図示するとこんな感じです。この実装ではdeconvolutionはせずに、全結合で入力から出力までデータサイズを拡大しています。その他、ReLU関数やSigmoid関数を使用して実装しています。今回のコードは上の本のサンプルコードでほぼそのまま流用。したツールを使用するとMNISTでどんな感じの画像が生成されるかが見てみます。実際に生成してみると下のような感じです。Iterationの数を回してみるもんですね。理屈のお勉強だったのでそのへんは目をつぶりましょう。やればこんな感じですって程度です。0学習する前なんで、まあそうですよね。1000前回はこのへんで学習を止めてしまっていました。なんとなく真ん中らへんになんか出てきたレベルですね。5000この辺でようやく数字っぽくなってきました。9000もうMNISTオリジナルとそんなに変わらないレベルで出力されています。あとはイテレーションを増加させればもう少しそれっぽいものができそうですね。感想TensorFlowを使うとコードがめっちゃ短く書けますね。中身の理屈のお勉強を兼ねていたとは言え、前回のコードを書いてた時間を返して欲しいくらいですね。TensorFlowでのGANの実装を見れたので、次は別のGANのモデルを書いてみたいと思います。18:14【写経】TesnorFlowを使ったGANの実装Tweet関連記事2019-03-21機械学習用の自分用Dockerfileをまとめる今回は特に新しいことはありません。完全に自分用メモです。最...2019-02-11自然言語処理について勉強してみた(その4:LSTM)この前は基本的なRNNの仕組みについて勉強していました。(1)月別アーカイブはてなブログをはじめよう!nogawanogawaさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。