ファッション×機械学習の論文紹介 - ZOZO TECH BLOG
こんにちは。データチームの後藤です。 弊社のデータサイエンティストは職務の1つとしてファッション×機械学習の研究・開発に取り組んでいます。このファッション×機械学習の分野は世界中の大学や研究機関で精力的に研究されているため、我々も最新の動向を日々追いかけて、技術検証やサービスへの実用化を進めています。 本記事では、ファッション×機械学習の最新の研究動向を理解するための比較的新しい研究論文を紹介します。この記事を読むとファッション×機械学習の応用例を把握することができると思います。特に注目している研究の紹介には論文中の図とコメントを残しましたので、追いかける際の参考にしてください。なお、本記事内に掲載されている論文の中にはarXivのみに投稿されているものもあります。「査読を通しておらず内容が保証されない」「今後バージョンアップされ内容が変更される」といった可能性があります。ご了承ください。
Learning Interpretable Latent Representations with InfoGAN
In this week’s post I want to explore a simple addition to Generative Adversarial Networks which make them more useful for both researchers interested in their potential as an unsupervised learning tool, as well as the enthusiast or practitioner who wants more control over the kinds of data they can generate. If you are new to GANs, check out this earlier tutorial I wrote a couple weeks ago introd
Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning
Very deep convolutional networks have been central to the largest advances in image recognition performance in recent years. One example is the Inception architecture that has been shown to achieve very good performance at relatively low computational cost. Recently, the introduction of residual connections in conjunction with a more traditional architecture has yielded state-of-the-art performanc
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