ゼミの風景

おそらくお気楽はしのすけゼミの諸風景

Top | ゼミ2024卒 | ゼミ2023卒 | ゼミ2022卒 | ゼミ2021卒 | ゼミ2020卒 | ゼミ2019卒 |
ゼミ2018卒 | ゼミ2017卒 | ゼミ2016卒 | ゼミ2015卒 | ゼミ2014卒 | イベント | About

ニューラルネットワーク(4年ゼミ)

f:id:okiraku894:20180509130705j:plain
f:id:okiraku894:20180509135003j:plain
ニューラルネットワークの画像再現への応用.
前回の2値モデルを濃淡モデルに拡張.
ただ2値モデルそのままではエッジ抽出が上手くいかないため,エッジを加味した確率モデルを作る.
いかにも工学的な式の作りだが,それなりに上手くいくらしい.
こうして画像再現についてひと通り見たのだが,ここからどう問題を作っていくのかが卒論.
少なくとも人工知能らしさはここでは現れていない.
ということで次なる課題探しへ.

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装