「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。 …

R/Keras/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

今回、画像処理・画像解析に関するRパッケージを調査したので、見つかったパッケージを（広く浅く）紹介する。 調査対象は、CRAN、Bioconductor、Neuroconductor (= GitHub/CRAN) とかで、検索キーワードは、imag(e), microscop(y) あたりで調べた。 あと、…

画像解析関連のRパッケージについて調査してみた件 〜ANTsRNetを用いた、RにおけるU-NETの実装事例〜

過去の記事で、「【macOS X編】 Homebrewで、RStudio Serverをインストールしてみた件 + nginx設定」を紹介した。 現状、MacローカルでのRstudio Server動作について、 バージョン・アップ等の問題で*1、少々動作が不安定な場合がある。 そのため、ローカル…

Mac版Dockerで、rocker/rstudio (= RStudio Server Docker Image)をトラブルフリーでセットアップしてみた件

「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…

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