TensorFlowでやる『ディープラーニング(Deep Learning)』のすゝめ【その３】敵対的生成ネットワーク (GAN)による教師なし画像生成(image generation)をやってみた件

R言語 Deep Learning 深層学習 R - Keras R - TensorFlow DL - GAN グラフ可視化画像データ画像生成 R - rasterImage

「敵対的生成ネットワーク（GAN: Generative Adversarial Networks）」は、ディープラーニングの生成モデルの一種であり、与えたデータから本物と偽物を見分けるように複数の学習器を用いて学習することで、新たな画像の生成や画風の変更などができる。 …

PubMed API と googletrans を使って、PubMed掲載論文のAbstract和訳をRでやってみた件

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論文のトレンド解析であったり、個別の論文情報、主に要旨（Abstract）を取得してみた。もう少し発展させて、Abstractの英文テキストの和訳をして、Rmarkdownのレポート作成するまでをやってみた。今回扱う、RISmed パッケージは、PubMedを含むNational Ce…

R/Keras/TensorFlowでやる『ディープラーニング(Deep Learning)』のすゝめ【その２】教師なしニューラルネットワーク Autoencoder with 2D CNNの実装、そして色ムラ・ノイズ除去(Denoising)をやってみた件

R Deep Learning R - Keras R - TensorFlow DL - Autoencoder グラフ可視化画像データノイズ除去 R - rasterImage

「R/Keras/TensorFlowでやるディープラーニングのすゝめ」の連載２回目です。【１】では、ベクトルデータに対する Autoencoderを取り上げたが、今回は、 2D Convolutional Neural Network (CNN: 畳み込みニューラルネットワーク) を使ったAutoencoderの実…

R/Keras/TensorFlowでやる『ディープラーニング(Deep Learning)』のすゝめ【その１】教師なしニューラルネットワークDeep Autoencoder のsimple modelをやってみた件

R R - Keras R - TensorFlow Deep Learning DL - Autoencoder グラフ可視化

Rで、ディープラーニング( Deep Learning )をやるというのが最近の活動である。【１】では、教師なしニューラルネットワークであるAutoencoder（オートエンコーダー）のsimple modelを実装してみる。 Autoencoder は、Encoder（元データから低次元への変換…