(python-osc)http://android.ohwada.jp/archives/7190ほぼ何も載ってない。dispatcherのmap及びhandlerのとこがよく分からないので調べる..↓とりあえず、引数1個目がaddressでそれ以降argsの数分だけhandlerに引数用意するってだけだった。DeepDazai)http://orientalrobotics.blogspot.jp/2015/08/rnn-aka-deepdazai.html?view=mosaicこちらで登本さんの日本語版やってる人がいる。登本さんのやつと同じかな?http://chainernlpman.hatenablog.com/entry/2016/02/17/023545ここにデータセットのリンクまとめがあるhttp://www.wakayama-u.ac.jp/~kazama/lab/datasets.htmlhttp://www.data.go.jp/data/dataset申請必要だけどこの辺りのデータ使えるとめちゃいろいろできそう。コーパス、あたり楽しそう。愛というテーマでずらっと映画を上げてみる。映画見る人ではないので内容ほぼ知らない。愛とかのテーマで一旦こんな感じの作品を用意。見たかったの忘れてた以下当時メモ。映画を見ながらどんどこキャプション打って行くみたいなスタイルで作れたらいいかな?んでそれでできた映画のキャプションを全部食わせて見てどんな愛の物語ができあがるかみたいな?まーでも画像からのキャプションだけでは状況を淡々と食わせて行くだけなので物語をつくるのは無理だろうな。ここに字幕からのOCRもしくは会話からの音声認識を組み合わせて会話内容まで食わせることができれば少しは物語の脚本部分に該当する学習データができるのかな。概念とかの言葉や情景に現れ辛い、文化的な側面に影響する部分は学習させられない気がするな。そこに関しては強化学習?的に繰り返し重み付けを行なって行くという方法で学習していくのが一般的なのかな?と、とりあえずやってみたかった事と、今のスキルでは全く展示までには届かないということがわかったwまーでも何かしら展示はするのでとりあえずやりたかった事はできないにしろ無作為に愛の物語を作って見るっていうところまではやってみようかな。文法的な仕組みは学習できるということよね。経験則を理解して提案する、考え出すみたいな方向は別だと思うのだけど、その辺り勉強したいな。DeepDazai)http://orientalrobotics.blogspot.jp/2015/08/rnn-aka-deepdazai.html?view=mosaicの人のやり方で文章を作成させてみる。1.171回の解析の時間はseq_lengthに依存して何回回すか(27万とか)はbatchsizeに依存してる感じですかね。確かにtrainのparam次第でめちゃ結果が変わるだろうなこれ。この辺りのパラメータ調整がむずいということか。経験則によるところだな~。これだと収束しなかった。この辺りの肌感が全く分からないのでむずい。むーパラメーターによって収束の数がだいたい決まるのかー。train_lossがどれくらいだったらおkなのかね。収束しなかった太宰治。私はその来た一様使んものである。ゆん、三年間に報遠《んま》りなくはつの読んでも或むのに、あの膚屋の郵屈記で書きて、よくそそ《うあ》に編した。兄さんからが、とさり二居の迄」まか、太局織《すうがで》なにさんは、あたけて春《わき》を子ばて来かへ新《つ》さ」と一程の物の胸さぬは。つまのとで「おそんのはす立つた。」少在のえけたらした。迷想に切い生ける、この二人たと、迎ずさかた黒理した。「こうして、これ以強よいお庭は逢きます。それない彼に指げき《かね》しまして、僕はりこもるとす。「こんから聞いてゐるのが、新様家で何だけ、青い苦から、将伏が出てもありますが、差すたこつめと思うですか?」どうだ。あの本合で返袋の息になましたようだ。