2022年の深層学習ハイライト - Qiita
はじめに 2023年になって日が経ってしまいましたが、今年も深層学習の個人的ハイライトをまとめたいと思います。今回は研究論文5本と応用事例4つを紹介します。他におもしろいトピックがあれば、ぜひコメントなどで教えて下さい。 AIの研究動向に関心のある方には、ステート・オブ・AIガイドの素晴らしい年間レビューもおすすめします。また、私が過去に書いた記事（2021年、2020年、2019年）もよろしければご覧ください。 * 本記事は、私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し、適宜加筆修正したものです。元記事の方も拡散いただけると励みになります。 ** 記事中の画像は、ことわりのない限り対象論文からの引用です。 研究論文 Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis 著者: Matthew Tancik, Vincent Casser,
2020年のおもしろかったDL/ML論文10選 - Qiita
はじめに 2020年も，機械学習コミュニティでは多くの新しい成果が見られました．2019年に引き続き，1年を振り返ってもっとも面白かった論文を10本紹介したいと思います． * 本記事は，私のブログにて英語で書いた記事を翻訳し，適宜加筆修正したものです． ** 記事中の画像は，ことわりのない限り対象論文からの引用です． 論文10選（公開順） 普段から，読んだ論文を簡単にまとめてツイートしているので，それを使って公開日順に振り返っていきます．対象はおおまかに「2020年に公開された論文」と「2020年に学会・雑誌で発表されたもの」とします．全くの主観で選んでいるので，私の興味範囲である深層学習および応用研究に偏っている点はご容赦ください． 紹介するのはこちらの10本です！ Rigging the Lottery: Making All Tickets Winners PIFuHD: Multi
深層生成モデルを巡る旅(2): VAE - Qiita
はじめに 深層生成モデルを巡る旅をしています。 前回はFlowについて理論と各種法の簡単な紹介をしました. 今回はまた別の深層生成モデルとして 変分自己符号化器 (VAE; variational autoencoder) [1] を紹介します. VAEはGANに比べて安定した学習ができ, Flowと異なり潜在変数を低次元に落とすことができるので, その扱いやすさや解釈性から好まれることが多いように感じます. 一方で, 生成画像がぼやけがちである, 尤度の計算ができないといった欠点もあります. この1ヶ月くらいVAEについていろいろと調べてみましたが, GANやFlowのようなモデル乱立状態にはなっていなさそうだったので, 主要な手法を少し詳しめに紹介できればと思います. VAEの基本 最初に, 本記事を読むのに必要な事項をまとめます. 全体像 式での説明は少々長いので, 先にMNISTの
深層生成モデルを巡る旅(1): Flowベース生成モデル - Qiita
はじめに Flowベース生成モデルという深層生成モデルをご存知でしょうか？ 他の深層生成モデルであるGANやVAEなどと比べると知名度は劣りますが, 以下のような特徴があります. データの尤度が求められる その尤度を直接最大化することで学習ができる 逆変換ができる 詳しくはこれから述べていきますが, これらの特徴が有用になる場面もあるでしょう. ということで, 本記事ではそんなFlowベース生成モデルについて調べた結果をまとめます. 「Flowベース生成モデル」と毎回書くのは長いので, 以下では単に「Flow」と書かせてください. 扱うのは導入の他, 以下のFlowたちです. Coupling Flows Residual Flows ODE-based Flows Autoregressive Flows 最近ではGraphNVPのようなグラフデータに適用したFlowなどもありますが,
GNNまとめ(1): GCNの導入 - Qiita
はじめに 2018年はグラフを扱う深層学習(GNN; graph neural network)が大きく発展した1年でした. その一方で, 提案される手法が多くなるに連れて, それぞれの関係性や全体像が見えづらくなっている印象があります. その問題を受けてか, 年末頃からこのような図を含むサーベイ論文[1-3]がarXivに立て続けに登場していたので, その内容をまとめてみました. 長いので3部作に分けようと思います. GNNまとめ(2): 様々なSpatial GCN - Qiita GNNまとめ(3): 発展編とこれから - Qiita [1]より引用. ちなみに, 本記事に限らず, GNNという言葉は2通りの意味で用いられているので注意してください. 本記事のタイトルのようにGNNがグラフを扱う深層学習全般を指すこともあれば, 図にあるように. 畳込みを利用しないアルゴリズムを指すこ
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