強いAIの実現方法 ~実用化に向けた実践的な作り方~

強いAIの実践的な作り方を検討しています。メイン記事に主張をまとめています。人工知能関係の書評もあり。なお、今後、任意団体として活動してみたいと考えており、手伝ってみたいという方は是非ご連絡下さい。詳しくは、メイン記事の7を参照下さい。

直感 Deep Learning を読んだ(その3)4章GAN

直感DeepLearning Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ
Antonio Gulli 著 2018年 オライリー・ジャパン

 前回に引き続き、今回は4章のGANのうち手書き文字生成。GAN(generative adversarial network)は、本物そっくりの画像をAIが学習して作れるようになるというもので、ブログ筆者が最終的にやりたいことからは離れているがやってみた。GANの応用で、最新では実在しない人物画像等を作れてしまう。もはや写真があってもそれが本物なのか分からない時代になりつつある。
 サンプルプログラムはこちらも正常に動いた。テキスト記載通り、GITでkeras-adversarialというライブラリを追加する。また、こちらも訳注通り、kerasバージョンを2.1.2にしないと動かなかった。インストールしていたのは2.2.4だったので、pipで2.1.2に落とした。anacondaを使っているが、kerasは
condaでは駄目でpipでした。この本は、内容が高度だがちゃんと確実に動くところが素晴らしい。

 デフォルトでは100エポックだが、1エポックに私の環境では3時間かかる。手違いで途中で終わってしまったが、数エポックから先はあまり違いがみられないようだ。

 本書ではCIPHERでカラー画像を学習するものも紹介されているが、こちらはそれこそ90エポックぐらいしないと駄目らしいので諦める。

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0エポック

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2エポック

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4エポック目

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6エポック目

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8エポック目