[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models2019/03/08 Deep Learning JP: http://deeplearning.jp/seminar-2/ Read less
![[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/7afec40b8d5e3d2c1d0c946a9061332638f6024e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F20190307-190328024744-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
DCGANで名刺のデザインを試みた - Stimulator
- はじめに - 社内ハッカソンと社内勉強会のネタとして、今更ながらGenerative Adversarial Networks*1 (GAN)とその応用とも言えるモデルであるDeep Convolutional Generative Adversarial Networks*2 (DCGAN)について調査し、実際に検証を行った。 この記事は、DCGANについていくらか調査、検証した部分について記述しておくものである。 なお、画像生成系のモデルは以前より話題になっていたため論文には目を通していたが、実際に触ったのは初めてである。 題材として「名刺」の画像をDCGANで生成する事を試みた。 その過程と結果を示す。 - GANとDCGAN - DCGANはGANに対してConvolutional Neural Networks(CNN)を適応する構成手法のようなものである。 生成モデルにおけ
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
VAEからCVAE with keras - rarilureloの日記
はじめに 出てきた当初は画像分類タスクで猛威を振るった深層学習ですが, 最近はいろんな機械学習と組み合わせで応用されています. 強化学習を応用したAlphaGoでイ・セドルを打ち負かしたり, 画像認識と自然言語処理の組み合わせで画像のキャプションを生成したり, 生成モデルに応用して自然に近い画像を作るなど賑わいを見せています. 今回は画像生成手法のうちのDeepLearningを自然に生成モデルに拡張したと考えられるVAE(Variational Auto Encoder)から, その発展系であるCVAE(Conditional VAE)までを以下２つの論文をもとに自分の書いたkerasのコードとともに紹介したいと思います. Auto-Encoding Variational Bayes Semi-Supervised Learning with Deep Generative Model
論文紹介 Semi-supervised Learning with Deep Generative Models
PFIセミナー(2016/02/25)で発表したスライドです。伝承サンプリング可能な生成モデルに関するDeep Learningの紹介です（キーワード：Wake-Sleep, 変分 AutoEncoder, Generative Adversarial Nets, Likelihood Ratio）
確率的なDeep Learning。生成モデル。~その1~ - 日記マン
深層学習(Deep Learning)がバズワードになって何年目だ。 画像認識コンテストでDeepなヤツが優勝したのが2012年で4年前だ。 Deepの先駆者DBN[Hinton 2009]からだと7年か。 2014-2015の間だけでも1500もの関連論文が発表されているらしい。鬼のようだ。 軽く歴史を振り返ると、制限付きボルツマンマシンを「多段に積み上げた」(深層と呼ばれる所以) Deep Belief Network[Hinton 2009]が新時代の幕上げだった。 Deepという名前もここから実用的に使われだしたっぽい、多分。 そして今、非常に気になってるのがVAEとGAN、そしてEBMにGANのテクを使ったヤーツ[Kim+ 2016]。 こいつらは生成モデルの最新技術なヤーツ達だ。 こいつらについてちょっと紹介したいので、その前に統計的機械学習とボルツマンマシンについてまとめたあ
生成モデルの Deep Learning
PFIセミナー(2016/02/25)で発表したスライドです。伝承サンプリング可能な生成モデルに関するDeep Learningの紹介です（キーワード：Wake-Sleep, 変分 AutoEncoder, Generative Adversarial Nets, Likelihood Ratio）Read less
IIBMP2016 深層生成モデルによる表現学習
The document summarizes a research paper that compares the performance of MLP-based models to Transformer-based models on various natural language processing and computer vision tasks. The key points are: 1. Gated MLP (gMLP) architectures can achieve performance comparable to Transformers on most tasks, demonstrating that attention mechanisms may not be strictly necessary. 2. However, attention st
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Flow-based Deep Generative Models
GitHub - kaonashi-tyc/zi2zi: Learning Chinese Character style with conditional GAN
IPAB2017 深層学習を使った新薬の探索から創造へ