k2VGGによる画像分類は面白い。データセットがあれば医用画像で人間の認識を超える精度を出すこともできる気がする。CTでは、あっという間に人間を超える高精度を出してくれそうでこわい。k2RubyでVGG16による画像分類を書いてみました。行列計算はいつも通りNumo::NArrayを使いました。学習済みの重みとバイアスは、こちらのchainerモデル(元々はCaffe)から取り出しました。k2よくある重みの途中経過とか見せるやつ。作り途中もいいところだけど、それなりに動いってるっぽい。k2以下、与太話が延々と続くので真面目な人はあまり真に受けないでほしいです。強化学習をやっていてふと考えた。