1. Network engineering

1.a Comparing TCP algorithms

ns-3で12種類のTCP輻輳制御アルゴリズムをシミュレートし,matplotlibで視覚化しました(Qiita, Github).

tcp.png

2. Algorithmic trading

2.a Animating alpha and beta

Pandasで世界株価時価総額トップ銘柄のアルファ値とベータ値を計算し,matplotlibでアニメ化しました(Qiita, Github).

ab.gif

3. Machine learning

3.a Predicting comic end

週刊少年ジャンプの掲載順から,短命作品を予測しました.掲載順のデータは文化庁メディア芸術データベースのWeb APIから取得し,予測にはTensorFlowで多層パーセプトロンを実装しました (Qiita part1, Qiita part2, Github).下図は,短命作品と継続作品の相関関係の分析結果です.

comic.png

3.b Deep learning in Japanese

UdacityのDeep learning foundation nanodegreeの公開教材を和訳しています(GitHub).

dlnd

4. Deep learning foundations nanodegree

Udacityで,Deep learning foundations nanodegree を修了しました.

Project 1 - First neural network

フルスクラッチでニューラルネットワークを実装し,貸自転車のユーザ数を予測しました.下図は予測結果です.

dlnd1.png

Project 2 - Image classification

TensorFlowでConvolutional neural networkを実装して,CIFAR-10の識別に挑戦しました.下図は予測結果です.

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Project 3 - Generate TV scripts

TensorFlowでRecurrent neural networkを実装して,文章を自動生成しました.シンプソンズのスクリプトをもとに学習したモデルに,homer_simpsonを入力すると,下記のようにそれらしい会話文が生成されました.

Project 4 - Translate a language

TensorFlowでSeq2Seqを実装し,機械翻訳に挑戦しました.下記のように英語をフランス語に変換できました1

Project 5 - Generate faces

TensorFlowでgenerative adversarial networkを実装し,顔画像の生成に挑戦しました.下図は,celebAデータセットをもとに自動生成した顔画像です.

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  1. 正しい英語はan old yellow truckですが,今回はaanを学習するほどデータが無かったため,あえてa old yellow truckを入力しました.