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2017.09.16

創造性をどう評価するか – A Machine Learning Approach for Evaluating Creative Artifacts

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2017.08.23

音楽の特徴に基づいたダンスの動きのリアルタイム生成 – GrooveNet: Real-Time Music-Driven Dance Movement Generation using Artificial Neural Networks

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2017.08.08

グラフィックデザインにおける各要素の重要性を可視化 – Learning Visual Importance for Graphic Designs and Data Visualizations

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2017.07.26

音楽⇄動画のクロスモーダルな検索技術 – Deep Learning for Content-Based, Cross-Modal Retrieval of Videos and Music

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2017.07.25

料理の写真 ↔︎ 材料とレシピ – Learning Cross-modal Embeddings for Cooking Recipes and Food Images

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2017.07.09

GANで音楽生成 – MidiNet: A Convolutional Generative Adversarial Network for Symbolic-domain Music Generation using 1D and 2D Conditions

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2017.06.29

過去の作品を学習することで本当に新しい作品が作れるのか?? – CAN: Creative Adversarial Networks Generating “Art” by Learning About Styles and Deviating from Style Norms

DEMO

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2017.06.25

人工知能の力を借り、3Dモデルを共作する – Interactive 3D Modeling with a Generative Adversarial Network –

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2017.06.07

連想の学習 – See, Hear, and Read: Deep Aligned Representations

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