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ボケるRNNを学習したい (Chainer meetup 01)

Chainer Meetup 01で発表した
「ボケるRNN」についての資料です。
ボケての画像を入力としてRNNでボケを出力するネットワークです。
完全にネタ発表です。

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ボケるRNNを学習したい (Chainer meetup 01)

  1. 1. ボケるRNNを学習したい Chainer Meetup #01 Motoki Sato @aonotas 12/19 1
  2. 2. 佐藤 元紀(さとう もとき) 来年4月からNAIST松本研に行く予定 休学中のM1です @aonotas  あおのたす Chainer Meetupの参加枠に漏れる →LT枠で参加を決める(水曜) ボケるRNNを学習しよう! →学習コードを動かす(木曜) →学習が終わらない (今ココ 2時間前) →バグが見つかる (1時間前) →一応学習できた…? 温かい目で見守ってください。 自己紹介 2
  3. 3. Karpathy, Andrej, and Li Fei-Fei. "Deep visual-semantic alignments for generating image descriptions." arXiv preprint arXiv:1412.2306 (2014). 画像をRNNで説明する研究 3 1.  CNNで特徴抽出 2.  RNN(LSTM)で説明文を生成
  4. 4. ボケるRNNを学習したい 4 写真で一言ボケるサービス
  5. 5. 画像 ボケてはスクレイピングしやすい 5 テキスト ボケてはスクレイピングしやすい
  6. 6. 学習済CNNに画像を入力して、 最終層のベクトルを使う @mattyaさんのCNNのコードが参考になります https://github.com/mattya/chainer-gogh/blob/master/models.py RNN(LSTM)の入力として画像の特徴ベクトルを入力する Chainerのexamplesに入っているtrain_ptbが参考になります。 https://github.com/pfnet/chainer/blob/master/examples/ptb/ train_ptb.py LSTM 1層 入力層:dropout 出力層:softmax  → Linear (誤差関数でsoftmax_cross_entoropyを使ってるため不要) 誤差関数:softmax_cross_entropy 学習コード 6 CNN RNN 構造
  7. 7. 学習データに対してボケる 7 予測: 何 回 押し て も もう お湯 が 出 ない </s> (予測文字と同じ文章.)
  8. 8. 未知データに対してボケる 8 正解: 「 俺 の 彼女 が 観 に 来 て くれ てる 」 『 俺 の 彼女 も だ 』 「 手 振っ てる 」 『 俺 の 彼女 も だ 』 「 投げ キッス まで 」 『 ? … … 俺 の 彼女 も だ 』 </s>
  9. 9. 未知データに対してボケる 9 予測: 友人 の AV コレクション が ひたすら 顔 </s>
  10. 10. •  Chainerで学習コードを書く時間は短縮できる •  今回500サンプル → 2万サンプルでやってみたい •  一応発表に間に合って良かった •  ボケるRNNはでき…る!? 感想 10

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