はじめてのGAN

今回はGAN（Generative Adversarial Network）を解説していきます。 GANは“Deep Learning”という本の著者でもあるIan Goodfellowが考案したモデルです。NIPS 2016でもGANのチュートリアルが行われるなど非常に注目を集めている分野で、次々に論文が出てきています。 また、QuoraのセッションでYann LeCunが、この10年の機械学習で最も面白いアイディアと述べていたりもします。 “The most interesting idea in the last 10 years in ML, in my opinion.” –Yann LeCun GANは聞いたことはあるけれどあまり追えてないという人向けに基礎から解説していきたいと思います。それでは順に見ていきましょう。 目次 基礎理論 DCGAN 実装 論文紹介 まとめ 基礎理

[brane-world]

“小”

[syunna]

disco gan (画像生成など)

[onenight1910]

GAN

[humid]

何がなんだかわからないが結果が凄いのはわかる。最近のアドビSenseiとかもこうやって進歩していってるのか。

[phare]

わかりやすい

[prototechno]

😻

[the48]

じっくり後で読む。Beer一杯奢りたいレベル。

[Nyoho]

Generative Adversarial Network のかなりしっかりした解説があった。

[nikutaiha]

GAN,

[richard_raw]

「訓練データを学習し、それらのデータと似たような新しいデータを生成するモデルのことを生成モデルと呼びます。（略）GANはこの生成モデルの一種です。」/Deep Learningの本を読了したら読みなおしてみる。

[kuborn]

読み方って「がん」でいいんですかね。この間、がん（GAN）を使ったがん（cancer）の論文の話をしてたらめちゃくちゃややこしかった。

[sugyan]

DCGANから最近の関連論文までまとめられていてありがたい…！

[stealthinu]

すごくよくまとめられてるGAN解説。DCGANの論文に出てるテクニックについてや実際に試した時のハイパーパラメータのことなど参考になる。ライバルと同期して育つようにしないとうまくいかんのだな…　少年マンガっぽい