第8回PeerCast忘年会ハッカソンでしたことのまとめ兼その発表資料です。

chainer-goghとは

https://github.com/mattya/chainer-gogh
機械学習によって二つの絵を合成するもの。

もと画像に猫画像

画風画像にゴッホの星月夜

合成すると・・・

（TensorFlowは、去年、グーグルが公開した機械学習とかに強いライブラリ）
chainer-goghのソースをよく読んでそれを置き換えるだけ。
一応、部分的に同程度の性能を出すことができた。

多くの機械学習では、損失関数という関数を作って、損失が少なくなるようにパラメータを変更することで、目的のパラメータを手に入れる。今回は、絵をRGBの値で表現したものをパラメータとして学習する。

元画像と画風画像、それぞれからどれだけ特徴量が離れているかを表す関数を作り、その和を損失関数とした。
学習の設定は、最初は自分で適当にしていたけど、最終的に、諦めてchainer-goghの値を使った。

なんか色が違う。

こんなことができたらいいな

第8回PeerCast忘年会ハッカソンの風景（主催のシュールさんの配信画面）