chainerのtrainer機能を使ってDiscoGANを実装した

できること

この記事では、次のことができるようになります。

• CelebAデータセットをダウンロードする
• updaterを書き換える
• make_extensionでextensionを追加する
• 画像の前処理を追加する
• chainerのtrainerを使ってCelebAでDiscoGAN

【保存版】chainerのconvolutionとdeconvolution周りを理解する

chainerのdeconvolutionがどういう演算をしているのか理解していなかったので、ソースコードとにらめっこしました。ちなみに、以下の可視化は非常に参考になりました。

github.com

この記事では次の関数について解説します。

• ダウンサンプリング系
  • F.convolution_2d(L.Convolution2D)
  • F.max_pooling_2d(F.average_pooling_2d)
• アップサンプリング系
  • F.deconvolution_2d(L.Deconvolution2D)
  • F.unpooling_2d
  • F.upsampling_2d
  • F.depth2space

chainerのtrainer機能を使ってWGAN(Wasserstein GAN)を実装した

できること

この記事では、次のことができるようになります。

• updaterを書き換える
• make_extensionでextensionを追加する
• chainerのtrainerを使ってMNISTでWGAN

修論(卒論)の進捗を確認するslackbot「進捗どうですかbot」を作った

できること

この記事では、次のことができるようになります。

• pdfのページを取得
• slack APIを使った投稿
• botの定期的な実行

PaintsChainerを数学知識ゼロでも分かるように解説してみた

今、chainerという自動着色アプリが流行っているようです。どういう仕組みで着色しているか気になった人も多いのではないでしょうか。そしてちょこっと調べてみると「最新の人工知能によって実現」みたいなお茶を濁す答えしか見つからずモヤモヤしていたはずです。そこでこの記事では、数式を一切使わずにPaintsChainerの仕組みを解説します。また、PaintsChainerについて調べるうちに見つけたPaintsChainerの隠し機能の紹介もします。