量子アニーリングを駆使して数独を解いてみた

量子アニーリングを駆使して数独を解いてみた

先日,量子アニーリングの勉強会に参加して来ました.そのアウトプットとして,今回,数独ソルバーを作ってみます.
井上 大輝 | 394 view
Morphology (モルフォロジー) 変換の実装 ~ Python + OpenCV ~

Morphology (モルフォロジー) 変換の実装 ~ Python + OpenCV ~

画像処理の一つ,モルフォロジー変換をPython と OpenCVのライブラリを用いて実装し,それを2値画像に対して適用します.
三好 裕之 | 838 view
等角写像による画像の変換〜Schwarz-Christoffel 変換〜part 2

等角写像による画像の変換〜Schwarz-Christoffel 変換〜part 2

前回の記事「等角写像による画像の変換〜Schwarz-Christoffel 変換〜part 1」の続きです. 実際に実装をして,写像を確かめてみます.
三好 裕之 | 964 view
等角写像による画像の変換〜Schwarz-Christoffel 変換〜 part1

等角写像による画像の変換〜Schwarz-Christoffel 変換〜 part1

等角写像の一つであるSchwarz Christoffel 変換を用いて,画像の変換をしてみます. python によるコードも記載しております. 画像はhttps://uk.mathworks.com/help/images/examples/exploring-a-conformal-mapping_ja_JP.html より.
三好 裕之 | 702 view
画像のセグメンテーション - Level set 法の実装 (Chan-Vese) -

画像のセグメンテーション - Level set 法の実装 (Chan-Vese) -

画像処理のセグメンテーションの分野で用いられるLevel set 法を用いて画像のセグメンテーションを行います.
三好 裕之 | 4,508 view
画像の一部を消すInpainting という技術とその実装 (python)

画像の一部を消すInpainting という技術とその実装 (python)

Python + OpenCVにより,画像の修復の技術,「Inpainting 」の実装を行います.
三好 裕之 | 6,125 view
画像のFilter をPython で視覚的に理解する (Gaussian, Edge 抽出).

画像のFilter をPython で視覚的に理解する (Gaussian, Edge 抽出).

Python を用いて,画像のFilter を視覚的に理解してみます.コードを載せていますので,実装可能です.
三好 裕之 | 8,692 view
python+tensorflowでatariのponをDQN(深層強化学習)してみた。

python+tensorflowでatariのponをDQN(深層強化学習)してみた。

今回兼ねてからやってみたかったDQN(深層強化学習)を触ってみました。 とは言っても、githubにあったコードを実行するだけですが、実際に学習していく様は楽しかったです。
Takumi Ihara | 4,929 view
Python + tensorflow でGANを試してみた.

Python + tensorflow でGANを試してみた.

今回兼ねてからやってみたかったGANを触ってみました。実際に画像が生成されていく様は楽しかったです。
Takumi Ihara | 16,290 view
Kaggleで使われている略語リスト

Kaggleで使われている略語リスト

機械学習のサイトKaggle で使われている略語をまとめました. 画像は[https://static1.squarespace.com/static/58a3826fd2b857e5fe09f025/58ac6a226b8f5b3bdce84c5a/58d04a9246c3c4a6bd5ab664/1490045642866/Kaggle+Workshop.png?format=1500w]から引用
Takumi Ihara | 2,082 view
5秒でOpenCVのインストールする (Windows, Mac, Linux)

5秒でOpenCVのインストールする (Windows, Mac, Linux)

pipでOpenCVが利用可能になり、今までの面倒な処理が一切不要になりました。
北村 旭 | 27,236 view
Deep learningで画像認識⑩〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.6〜

Deep learningで画像認識⑩〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.6〜

U-Netと呼ばれるU字型の畳み込みニューラルネットワークを用いて、MRI画像から肝臓の領域抽出を行ってみます。
木田智士 | 9,540 view
KaggleチュートリアルTitanicで上位3%以内に入るには。(0.82297)

KaggleチュートリアルTitanicで上位3%以内に入るには。(0.82297)

まだ機械学習の勉強を初めて4ヶ月ですが、色々やってみた結果、約7000人のうち200位ぐらいの0.82297という記録を出せたので、色々振り返りながら書いていきます。
Takumi Ihara | 65,106 view
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