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ボケるRNNを学習したい (Chainer meetup 01)
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Motoki Sato
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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.
ボケるRNNを学習したい Chainer Meetup #01
Motoki Sato @aonotas 12/19 1
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.
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.
ボケるRNNを学習したい 4 写真で一言ボケるサービス
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.
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.
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.
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.
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.
• 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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