Продолжаю развивать свою читалку новостей: feeds.fun. Чтобы собирать информацию и людей вместе, завёл несколько ресурсов, где можно обсудить проект и найти полезную информацию:
Пока что там никого и ничего нет, но со временем обязатено будут и новости и люди.
Если вам интересен этот проект, добавляйтесь! Буду рад вас видеть и постараюсь быстро реагировать на все вопросы.
P.S. Если вы пропустили эту мою активность, то вот пост с описанием проекта.
Прошёл первый месяц занятий в Product Vision Masters. Посвящён он был «категорийному анализу» (внутренняя практика школы, на основе опыта преподавателей) вымышленной вселенной, над которой каждый из участников будет работать. Один участник — одна вселенная, потом обещают объединить нас в команды.
Изначально статья была опубликована на Хабре в 2014 году, но я решил вернуть её в блог. Изменений не делал, поэтому подача может немного отличаться от традиционной.
Привет, я уже второй год с переменным успехом пилю свою браузерку и хочу поделиться опытом формирования и работы с игровым сообществом, когда на это нет ни ресурсов ни времени. А так же рассказать про пользу, которую оно может принести.
Текст в первую очередь будет полезен как вводная для таких же одиночек как я и небольших команд, начинающих свой проект и не имеющих возможности нанять отдельного специалиста.
Или как написать том «Войны и мира» за 2 года.
В июне 2019 я уволился из Melsoft и ушёл в творческий отпуск, который длится вот уже 2 года и 2 месяца. Пора подводить итоги.
Расскажу зачем я это сделал, чем занимался, что получилось, что не получилось, какие впечатления остались.
Кратко: всем рекомендую.
В завершение разбирательства с Deep Learning решил посмотреть что-нибудь более интересное и ориентированное на генерацию контента — реализовать GAN.
По правде говоря, большую часть времени с GAN (и Autoencoder) я экспериментировал на спрайтах карты Сказки. Ожидаемо, на таком мизере обучающих данных ничего интересного не получилось. Хотя польза и была. Поэтому для поста я подготовил отдельный notebook с более наглядными результатами — генерацией обуви по набору данных Fashion MNIST.
Ноутбук с реализацией GAN и комментариями.
Про архитектуру GAN лучше почитать в вики, интернетах или моём ноутбуке.
Краткая суть:
Если правильно подобрать топологии сетей и параметры обучения, то в итоге генератор научается создавать картинки неотличимые от оригинальных. ??????. Profit.