<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Deep Learning | Futa Waseda</title><link>https://futa-waseda.netlify.app/ja/tag/deep-learning/</link><atom:link href="https://futa-waseda.netlify.app/ja/tag/deep-learning/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><description>Deep Learning</description><generator>Wowchemy (https://wowchemy.com)</generator><language>ja-jp</language><lastBuildDate>Tue, 05 Jan 2021 00:00:00 +0000</lastBuildDate><image><url>https://futa-waseda.netlify.app/media/profile.JPG</url><title>Deep Learning</title><link>https://futa-waseda.netlify.app/ja/tag/deep-learning/</link></image><item><title>Twitter Image Captioning</title><link>https://futa-waseda.netlify.app/ja/project/twitter_image_captioning/</link><pubDate>Tue, 05 Jan 2021 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://futa-waseda.netlify.app/ja/project/twitter_image_captioning/</guid><description>&lt;p&gt;修士1年の授業で、画像からツイート風の文章を生成するモデルを開発しました。客観的な説明に加え、主観・曖昧さ・ユーモアを含む表現を目指しました。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;Twitter APIで31アカウントから約5,000組の動物画像と文章を収集し、CNNエンコーダーとLSTMデコーダーを使用しました。STAIR Captionsで10エポック事前学習し、Twitterデータで2エポック追加学習しました。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;35名へのアンケートで、自然さ・画像との対応・ユーモア・「いいね」したいかを評価しました。STAIRのみで学習したモデルを上回りましたが、人間のツイートには及びませんでした。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>