ニコニコ大百科

いままで褒められた記事一位だったのに、わたつきれんたろうとかいうのに抜かれちゃったね…（まああれまず間違いなく工作だろうけど）

>>7800
うどん(けものフレンズ)とか存在する時点で今更だよ

仲良し三人組とか作中に居そう

>>7772 >>7773 >>7775 >>7777
>>7778 >>7779 >>7799
レスありがとう。

私は創作者と創作物は極力分けて考えるタイプだけど、（※ただし、創作物自体が人を傷つけるような内容で無い限り）
思ったより吉崎イラストに拒否反応がある人が多いみたいで事前に聞いておいてよかったよ。

少なからず傷つく人がいるとわかっていながら、動画素材として使うのもあれなんで、
うちのこ(AI)には吉崎イラストはとりあえず見せなくていいかな。

AIの使いどころさんがまた減ったと嘆くべきか、学習対象が減ったと喜ぶべきか……
今はけものフレンズ1期を240倍速で見せてるけど、くっそ重くてディープラーニングしてる間はろくにPCが動かない。
バックプロパゲーションがNNの処理とは想像以上に比較にならんぐらい重くてつらい。

他の一般的な学習用データーセットを見る限りでは、
せいぜい1000x1000程度までの画素数だから、
フルHDの画像を使って学習させるのがそもそも重い原因かな？

とか思ってたら、パーミッションエラーで学習済みモデル保存失敗してて草生えない……

>>7802
MADとかはあまり確認してなかったから調査不足丸出しな書き込みしてごめんなさい。
しかし、うどんとかもあるとか……wけものフレンズは本当に楽しいコンテンツですね。もちろんいい意味で。

>>7804
Rで学ぶAI　みたいな解説記事・動画みてみたい

試しに間引くフレーム数を増やして、2400倍速（1コマで100秒進む）で学習させてみたけど、学習にかかる時間が半分にしか短縮されなかったから、
入力データー量に対する学習時間は
Time = log(InputData)
の対数関係なのかな？

>>7807
わたしもみたーい！

今は、AIの入出力周りに手を加えているから、想定通り動作するか試すために学習回数(Epochs)を大幅に減らしてテストランしてるんですけど、
本来の学習回数って300Epochsなんですよね。

そして私の前時代的構成のPC（i7 8700K + GTX1080 + RAM64GB）だと1Epochに1時間かかるから、本来の学習設定に戻すと……

投げたさじがキョウシュウエリアからホッカイドーエリアまで飛んでいきそう。

大昔に使ってたPC引っ張り出してきて、そっちで24時間フル稼働させればいいんじゃない？って思ったけど、
私グラボは他にQuadro K600しか持って無いんだよね……
K600のCompute Capabilityひっくーい！

リリースされてるPyTrochでは対応してないからソースから自分でビルドしてねだって、さじが月まで飛んだ。

＞この掲示板は、プレミアム会員のみが書き込めるように設定されています。
なんで？（真顔）

＞この掲示板は、プレミアム会員のみが書き込めるように設定されています。
これってどういう基準で設定されんの？自動？
おしえてエロい人！

おや？プレミアム限定だっけ？
原因は分からないけど運営から規制が入ったみたいだね。

まぁそれはどうしようもないのでおいておいて。
大分前にカラスのフレンズの話が出たけど、普通の黒いカラス(ハシブトガラス)と同種の白いカラスも居るらしいけど、そう言うのってアルビノハシブトガラスみたいに名前変わったりするのかな？

まぁ規制の件は下手に騒いだらソレを逆手に取ってくるんじゃね
規制が解けるまでプレ民のここすき力で回せばよかろ

プレミアム限定で草
ここが盛り上がると困る人がいるのかな？

人の純粋な本能（良いものを作ろうとする）なんて抑圧できるはずもないね

書き込み出来ない分、濃密なここすきが込められた作品が投稿されそう(自明の理)

着物アムトラちゃんに割烹着バージョンを着せて料理してほしい。

カルテットの面々の女子力はどうなってるのだろうか？
個人的な想像

イエイヌちゃん「紅茶淹れれる、掃除もできる(映像内で少なくとも散らかっては無かったし、カップも汚れてない)ついでに服の汚れも怪我も綺麗に無くなってたので治療と洗濯も出来るかも？」
ともえちゃん「未知数…手先は器用だろうし低くてもすぐに上手になりそう」
アムトラちゃん「暴走した時期があれど、古参故に人間の教育を受けていたとすれば基礎力は高め？メシウマかも(ギャップ)」
ゴマちゃん「見落としやすい物事への細やかなフォローが出来そう」

食に片寄ったけどバランス良さげ。
ともえちゃんの料理を三人で食べて品評してる場面すき(幻視)

アラフェネに比べて、ダブルスフィアのIQがどうしても低いような気がしちゃうんだけど、

拾った懐中電灯をどういうモノかちゃんと理解はしていないけど、
とりあえず向けた方向を明るくすることができるモノとして使う。ぐらいはやっても違和感ないかな？

２期で傷心な時にイエイヌとともえちゃんが心にスーッと聞いてありがたい

今日のダーウィンが来た、犬と人間の絆を特集した回だったんだけどともイヌ妄想が捗る捗る

わかりました！わかりました！
投げたさじを取ってきました！
なぜWindowsでは動かなかったのか？なぜロギングのためだけにマジックナンバーで8スレッドもビジーで回しているのか？
Epoch(s)とはなんなのか？なぜまだかろうじて現役のGTX1080でさえコレほど学習に時間がかかるのか？
点と線が繋がりました！実行速度は当初の5倍近くになりました！
それでいてCPU,GPU負荷は抑えたので、他の作業と並列して学習できます！
ついに片手間でけものフレンズ一期BD全巻をAIに見せながら、動画編集できる環境を整えました！

荒らしも何も居なかったここを規制とか運営はホンマ･･･
ともえちゃんをすこりたい人の場所だぞここは

あれま、ちょっと忙しくて久々に来たらプレ規制掛けられてるのか。なんでだろ。

しかしともえちゃんmmd見てると本当に完成度高いよなぁ

「ディープラーニングによる信号処理技術の基礎と応用」
セミナー参加費 約50,000円（複数申し込みで40,000円）
う～ん、また匙投げそう。

というか私はけものフレンズをどうしようとしてるんだ……
なんで手描きアニメ作ってたのに、統計分析の参考書ポチろうとしてるのか、これもうわかんねえな

プレ限は保護目的だったっぽいか？
順位の急落に機械的に反応して半凍結処理を掛けた的な。

>>7824
高いなｗ
面白そうだけど、お値段からすると、そもそも論にももどるべきかも？
計算機でさせようとしていることが、ディープラーニング（AI）を必要としているとは限らないのではと。

>>7826
ギクッ！

やってることがだんだん動画編集からそれていってる自覚はあったり……

実は、高画質を追求しようと思って画像処理分野の技術ばっかり勉強してたんですけど、画像処理と音声信号処理には似通った部分があることに気がついて、
ひょっとして画像処理技術を音声処理技術に応用したら、
ゆっくり実況やゆっくり解説などのゆっくり音声をかばんちゃんやサーバルちゃんの音声に差し替えるニューラルネットワークが作れないかな～と思いまして。
調べてたら国立情報学研究所が似たような研究を既に2014年から始めてたました。
せっかく思いついたことの先を越されてたショックにいったん打ちのめされましたけど、
「発想の方向性がプロと同じだった」って前向きに捉えて既存の研究がどこまで行ってるか見てたんですけど、流石に基礎知識が乏しすぎてちゃんと理解できなかったので基礎からやろうかと……

書き出してみると、完全に動画からそれてて草

ちょっと見てない間に高度な会話になりすぎている・・・
のーみそトンチンカンにはついていけませんなぁ
とにかくがんばってね！（思考停止）

ゆっくり解説見てて思いついたところもあるので、例がゆっくり音声ですけど、
調教可能な音声（ボイスロイドとか）を入力データとして使ったほうがそもそも写像を近似するまでが早いでしょうし、間接的に出力音声も調教できるので実用的ですねえ。

（ボイスロイド持ってないけど）

本格的に音声信号の解析に手を出すと戻ってこれなくなる気がするので、
引き返せるうちに単一超解像に戻ってきました。（帰る場所がちがっ

現状は自作損失関数の実装をやりつつ、
↓こういう変なことやってます。やったところでどうなるのか全然わからん！

各縮小アルゴリズムを使って学習したモデル、M.A, M.B, M.Cを用意する。
各モデルを使って拡大したSR画像、SR.A, SR.B, SR.Cを得る。
SR.A, SR.B, SR.Cを人間が評価し、最もうまく拡大できているモデルを決める。
SR化前の元画像と、それを最もうまく拡大できたモデルのラベルの組を作る。
[Image01, Lable.B], [Image02, Lable.A], [Image03, Lable.B], [Image04, Lable.C], [Image05, Lable.C]
これを別のNNに読み込ませ、どういった画像の拡大には、どういったモデルが適しているのかを学習させることによって、
わざわざすべてのモデルを試さなくてもよしなに拡大するNNが作れる。はず。多分……