​Chainer参考情報③　ChainerでのPythonプログラミング

​Chainer参考情報③　ChainerでのPythonプログラミング

ディープラーニングライブラリ「​Chainer」でのPythonプログラム事例を紹介します。「画風変換」「化物語キャラ分類」「将棋」「三目並べ」などを紹介しています。

■画像分類---ウサギ特化型

概要

Chainerでウサギ分類を行っています。

「ネザーランドドワーフ」「アンゴラ」「ロップイヤー」「ライオンラビット」の4種類のウサギの判別を目指します。

解説テーマ

・利用した画像データについて
・画像50×50のリサイズ用コード(changeImage_tech_blog_sample.py)
・学習とテスト(train_tech_blog_sample.py)
・実行結果

ページリンク

→キャスレー技術ブログ『DeepLearning用フレームワーク Chainer を試してみた_その2』

■画像分類---「化物語」シリーズキャラクター特化型

概要

​Chainerで、アニメ作品「化物語」シリーズに登場するキャラクターを分類するボリューム企画です。

全Part7のうちPart6まで進んでいるようです。

解説テーマ

準備編
・part0 前書き
・part1 画像の収集
・part2 画像の縮小＆水増し
2値分類編
・part3 暦orNOT暦で2値分類(モデル作成&学習編)
・part4 暦orNOT暦で2値分類(未知データに適用するよ編)
主要キャラ分類編
・part5 主要キャラで分類問題(未知データに適用するよ編)
・part5.5 主要キャラで分類問題(改良編)
・part6 主要キャラで分類問題(GPU使ったよ編)
・part7 新規データをFasterRCNNを使って分類させる(むしろ全てはこれのため)

ページリンク

→MATHGRAM『python: chainerを使って化物語キャラを認識させるよ！ 〜part0 前書き〜』

■画風変換アルゴリズム

概要

Chainer開発元Preferred Networks社の技術ブログで、「画風変換アルゴリズム​Chainer実装」が紹介されています。

「コンテンツ画像」を「スタイル画像」風に変換した画像を生成します。

アルゴリズムの処理内容について解説もあり、どのような処理が行われているのか参考になります。

解説テーマ

・概要
・アルゴリズムの解説
・モデル
・CNNの中間層
・スタイル行列
・目的関数
・画像の更新則
・結果の分析
・おわりに

ページリンク

→Preferred Research『画風を変換するアルゴリズム』

■将棋

概要

​Chainerを利用して開発した将棋アルゴリズムについて解説しています。

解説テーマ

・原理
・python-shogi
・気になるとこ
・まとめ

ページリンク

→グニャラくんの株式会社wktk運営日記『Deep Learningを用いた将棋プログラムGunyanzaを公開しました』

■三目並べ

概要

Chainerで作成された「三目並べ」アルゴリズムについて解説されています。

「モンテカルロ」「Q-Learning」「Deep Q Network(DQN)」と戦わせます。

解説テーマ

・三目並べの設計
・盤面
・ゲームの進行役
・色々なプレイヤーを作成
・ランダム君
・人間
・改良ランダム君 (Alpha Random)
・モンテカルロ
・Q-Learning
・DQN (Deep Q Network)
・結論

ページリンク

→Qiita『ChainerでDQN。強化学習を三目並べでいろいろ試してみた。（Deep Q Network、Q-Learning、モンテカルロ）』