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
Generating Faces with Deconvolution Networks
One of my favorite deep learning papers is Learning to Generate Chairs, Tables, and Cars with Convolutional Networks. It’s a very simple concept – you give the network the parameters of the thing you want to draw and it does it – but it yields an incredibly interesting result. The network seems like it is able to learn concepts about 3D space and the structure of the objects it’s drawing, and beca
なんちゃって！DCGANでコンピュータがリアルな絵を描く - PlayGround
最近、Deepな生成モデルが熱いです。 中でもDeep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) は、写真並みの画像を生成できるということで、非常に有名になりました。以前書いた記事でも少し触れましたが、計算の果てに画像を生成できるってところになんか惹かれますね。 Deepな生成モデルの歴史的な流れについては以下のPFNの動画が参考になります。 www.youtube.com ということで、DCGANの元となるGANについて説明しつつ実装し、そのあとDCGANもどきを実装し、画像生成を行おうと思います。 Generative Adversarial Nets (GAN) GANでは、2つのNNを学習させることによって、生成モデルを構築します。2つのNNは、それぞれDiscriminatorとGeneratorと呼ばれていて、こ
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