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Wasserstein GAN [arXiv:1701.07875]
概要 Wasserstein GANを読んだ Chainerで実装した はじめに Wasserstein GAN（以下WGAN）はEarth Mover’s Distance（またはWasserstein Distance）を最小化する全く新しいGANの学習方法を提案しています。 実装にあたって事前知識は不要です。 私はEarth Mover’s Distance（EDM）などを事前に調べておきましたが実装に関係ありませんでした。 またRedditのWGANのスレッドにて、GANの考案者であるIan Goodfellow氏や本論文の著者Martin Arjovsky氏が活発に議論を交わしています。 Martin Arjovsky氏の実装がGithubで公開されていますので実装には困らないと思います。 私はChainer 1.20で実装しました。 https://github.com/mus
ディープラーニングによるラーメン二郎全店舗識別と生成
角川アスキー総合研究所主催のイベント「創作とディープラーニングの出会い」 (http://lab-kadokawa30.peatix.com/) での発表資料ですRead less
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