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大谷翔平
36.hateblo.jp
今週はGenerative Adversarial Networks(以下GAN)とDeep Convolutional GAN(以下DCGAN)を何となく読んだので、その辺の概要をまとめておく。個人的な備忘録の側面が強いので、あまり色んな人が読むことは想定しておらず、ある程度前提知識を要求している気がするし、参考になるかわからないけれど読む人は参考程度に。もとの論文がいつでも一番正確なはず(GAN、DCGAN)。そもそも既に多くの人が解説記事を書いているし、多くの人にとってこの記事はあまり価値を持たないんじゃないかなと思う*1。 GANとDCGANの位置づけ*2 GANの目的は与えられた学習データから生成モデルを推定すること。つまりは訓練データから学習することによって、確率分布に基づく乱数を吐くが如く、それっぽいデータを吐くようなサンプラーをつくることができるということだろう。たとえばパ
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