Wasserstein GAN [arXiv:1701.07875]
概要 Wasserstein GANを読んだ Chainerで実装した はじめに Wasserstein GAN（以下WGAN）はEarth Mover’s Distance（またはWasserstein Distance）を最小化する全く新しいGANの学習方法を提案しています。 実装にあたって事前知識は不要です。 私はEarth Mover’s Distance（EDM）などを事前に調べておきましたが実装に関係ありませんでした。 またRedditのWGANのスレッドにて、GANの考案者であるIan Goodfellow氏や本論文の著者Martin Arjovsky氏が活発に議論を交わしています。 Martin Arjovsky氏の実装がGithubで公開されていますので実装には困らないと思います。 私はChainer 1.20で実装しました。 https://github.com/mus
DRAGANでいらすとや画像を生成してみる - 緑茶思考ブログ
DRAGAN arXiv:https://arxiv.org/abs/1705.07215 “How to train your DRAGAN"というタイトルの論文で、 変なタイトルだなぁ..と思っていたが、 このタイトルの元ネタとして、アメリカの3DCGアニメがあるのを知った。 （日本名はヒックとドラゴンというらしい。この名前も初耳） www.youtube.com このDRAGANを使って以下のようないらすとや画像を生成したというのが本記事の主旨。 この生成画像は非常に綺麗。 この記事自体はお蔵入り予定だったが， 本日リリースされたchainerのGANライブラリの中に， 決して有名でないDRAGANが入っていて驚き， この記事を公開する意味もなくはないか，と気持ちを改め， これを機に成仏させることにした． この論文の概要 GANでは目的関数がnon-convexなので局所的なナッシュ
タカハシ春の GAN 祭り！〜 一日一GAN(๑•̀ㅂ•́)و✧ 〜 - ABEJA Tech Blog
ABEJAでリサーチャーをしています高橋です。 昨今 deep learning 界隈では Generative Adversarial Net(GAN) が流行っていて、世はまさにガンガン行こうぜ時代ですね。 GAN を用いると綺麗な絵が作成できたり二つの絵の中間のような絵を生成できたりします。例えばこの論文のような感じです。このように GAN は有用なモデルである一方、最近の GAN では急によくわからない式が出てきたりするので、勉強も兼ねて「一日一GAN」をやってみました。今回読んだ論文のリストは以下です。 EBGAN (https://arxiv.org/abs/1609.03126 ) WGAN (https://arxiv.org/abs/1701.07875) LSGAN (https://arxiv.org/abs/1611.04076) f-GAN (https://ar
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