一丸となって真相究明する旨の謝罪文を読んで僕は連名しましたが、その後、編集部からの連絡が途絶え、一切の連絡がなくなったまま秘宝の先月号が出て、奥付を見たらスタッフ・リストから僕の名前が削除されていました。それについての説明も求め続… https://t.co/2fwAlf2vaE
町山智浩 on Twitter: "一丸となって真相究明する旨の謝罪文を読んで僕は連名しましたが、その後、編集部からの連絡が途絶え、一切の連絡がなくなったまま秘宝の先月号が出て、奥付を見たらスタッフ・リストから僕の名前が削除されていました。それについての説明も求め続… https://t.co/2fwAlf2vaE"
一丸となって真相究明する旨の謝罪文を読んで僕は連名しましたが、その後、編集部からの連絡が途絶え、一切の連絡がなくなったまま秘宝の先月号が出て、奥付を見たらスタッフ・リストから僕の名前が削除されていました。それについての説明も求め続… https://t.co/2fwAlf2vaE
データサイエンティストの中村です。今回はイメージファーストなファッションアイテム検索システムを作ってみたのでそちらの紹介をしたいと思います。 本記事で紹介する技術はIBIS2016でも報告しています。 概要 ファッションアイテムを探すとき、見た目の印象はとても大事な要素です。ファッションは感覚的なものなので、自分が欲しい服について言葉で説明することは難しいですが、そのアイテムの良し悪しは画像を見ただけで判断できるからです。 今回開発した検索システムは見た目の印象を大事にしたいので、画像をクエリとします。ただし、ただの画像検索では面白くないので、色や形状などの属性情報を付加した状態で検索を実行できるようにしました。 例えば、「シルエットは良いんだけど、これの赤いやつが欲しい」のような感覚的な注文を、以下のGIFのように画像に属性を付加する形で拾っています。 よくある検索システムではカテゴリに
QDくん⚡️Python x 機械学習 x 金融工学 on Twitter: "ニューヨーク大学のディープラーニング講義資料が公開されている。 ・講義ノートはなんと日本語にも対応 ・英語だが講義スライド、Jupyter Notebook、講義動画(YouTube)も無料で見れる ・自己教師あり学習、VAEやG… https://t.co/nOH5owxLWC"
ニューヨーク大学のディープラーニング講義資料が公開されている。 ・講義ノートはなんと日本語にも対応 ・英語だが講義スライド、Jupyter Notebook、講義動画(YouTube)も無料で見れる ・自己教師あり学習、VAEやG… https://t.co/nOH5owxLWC
線形回帰を１つ１つ改造して変分オートエンコーダ（VAE）を作る - 作って遊ぶ機械学習。
こんばんは． 今日は統計や機械学習において最も基本となる手法である線形回帰から出発し，１つ１つモデルや学習方法に変更を加えていき，最終的に深層学習の分野で非常に良く使われている生成モデルである変分オートエンコーダ（variational auto-encoder，VAE）*1*2を導いていきたいと思います． 2014年に発表されたVAEは，勾配近似を得るためのreparametrization trickや，効率的に潜在変数を近似推論する認識モデル（recognition model, inference model）の導入，確率的勾配法（stochastic gradient descent，SGD）の2重適用など，様々なアイデアが散りばめられている確率的生成モデルです．背景としては，当時ニューラルネットワークを用いて画像を生成するといったアプローチが（CNNを使った識別などと比べて）そ
しばらく前にオンライン開催された「OngaACCELシンポジウム2020」にて、吉井和佳先生による自動採譜技術研究の発表がありました。たいへんありがたいことに、あの藤本健さんの記事でピックアップしていただき、なかなか反響があったようです。 音を楽譜にする“耳コピ”はここまで来た。AI自動採譜の最前線 この記事で紹介されている成果のうち、しゃをみんはコード採譜の研究に取り組んでおります。吉井先生の発表の中で、「ミラーニューロン仮説」なる概念が紹介されたあのパートです。 「生成モデル＋推論モデル＝VAE」でなんかぐるぐるさせるという話をしていましたね。本記事ではこの研究成果をざっくり解説するとともに、「AI自動採譜」研究の現在地を自分なりに整理してみたいと思います。 研究内容はIEEE TASLPに掲載されています。引用してください。 Semi-supervised Neural Chord
はじめに こんにちは。 前置きが思いつかないので、突然本題に入ります。 Stable Diffusionをはじめとする、Latent Diffusion Model(以下LDM)の追加学習手法は、その登場以来様々なやり方が提案されてきました。 例えば、学習データの表現を語に埋め込み、txt2imgの結果を直感的に操作するTextual Inverisionや、学習データによってDenoising U-Netのパラメータを変換するDNNを挿入するHyperNetworksはその代表的な手法です。 しかし、どの手法にも良い点と悪い点があり、こちらが決定的に良い、ということはなく、追加学習によるアウトカムの良し悪しを決定する最も大事なことは変わりません。 それは、適切な学習データを用意することです。 しかし、適切な学習データとは何か？という話はなかなか簡単に済ませられる話ではなく、モデルやタスク
![[実装付き]Stable Diffusionの追加学習に適する画像を、VAEを利用して選別する](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9eb058f3cb8adacaecfcbbc04c3bda17c6d6186f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--mlVSX3dX--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255B%2525E5%2525AE%25259F%2525E8%2525A3%252585%2525E4%2525BB%252598%2525E3%252581%25258D%25255DStable%252520Diffusion%2525E3%252581%2525AE%2525E8%2525BF%2525BD%2525E5%25258A%2525A0%2525E5%2525AD%2525A6%2525E7%2525BF%252592%2525E3%252581%2525AB%2525E9%252581%2525A9%2525E3%252581%252599%2525E3%252582%25258B%2525E7%252594%2525BB%2525E5%252583%25258F%2525E3%252582%252592%2525E3%252580%252581VAE%2525E3%252582%252592%2525E5%252588%2525A9%2525E7%252594%2525A8%2525E3%252581%252597%2525E3%252581%2525A6%2525E9%252581%2525B8%2525E5%252588%2525A5%2525E3%252581%252599%2525E3%252582%25258B%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3A%2525E5%25258B%252595%2525E8%2525A9%25259E%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzYzODRjMTUxOGYuanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png)
3つの要点 ✔️ BigGANを超えた最強の非GANジェネレータの登場 ✔️ 階層型の潜在マップを使用し、潜在表現を異なるスケール毎に学習 ✔️ 階層内の各レベルを個別にピクセルに依存させることで、デコーダでの再構成エラーを減らす Generating Diverse High-Fidelity Images with VQ-VAE-2 written by Ali Razavi, Aaron van den Oord, Oriol Vinyals (Submitted on 2 Jun 2019) Comments: Published by arXiv Subjects: Machine Learning (cs.LG); Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (stat.ML) BigGAN
Sketch-RNN でスケッチの自動生成（VAE + LSTM） - エクサウィザーズ Engineer Blog
こんにちは．エクサウィザーズでインターンをしている川畑です． 視覚によるコミュニケーションというのは人々が相手に何らかのアイデアを伝える際に鍵となります．私たちは小さい頃から物体を描く力を養ってきており，時には感情までもたった複数の線で表現することも可能です．こうした単純な絵というのは，身の回りのものを写真のように捉え忠実に再現したものではなく，どのようにして人間が物体の特徴を認識しそれらを再現するか，ということを教えてくれます． そこで今回はSketch-RNNと呼ばれるRecurrent Neural Networkモデルでのスケッチの自動生成に取り組んでみました． このモデルは人間がするのと同じように抽象的な概念を一般化し，スケッチを生成することを目的としたものです．このモデルに関しては今の所具体的なアプリケーションが存在するというわけではなく，機械学習がどのようにクリエイティブな分
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
Realistic Vision V6.0 B1 - V5.1 Hyper (VAE) | Stable Diffusion Checkpoint | Civitai
Recommendations for using the Hyper model: Sampler = DPM SDE++ Karras or another / 4-6+ steps CFG Scale = 1.5-2.0 (the lower the value, the more mutations, but the less contrast) I also recommend using ADetailer for generation (some examples were generated with ADetailer, this will be noted in the image comments). This model is available on Mage.Space (main sponsor). You can also support me direct
9VAeきゅうべえ 9VAe きゅうべえはイラストから動画を作るソフト 9VAeは 自分で描いた絵、読み込んだイラストを、自動的に中割りできる モーショングラフィックスアプリです。何枚も絵を描かなくてもアニメや素材動画が作れます。軽くて高性能で、 Windows版、Mac版、Linux版、Android/Chromebook版、iPhone/iPad版 もあります。（窓の杜レビュー、開発の歴史、9VAe質問） SVG/WMF形式のイラストを読み込むと 、線上に点がつきます。すきな点を自由に移動して、なめらかに動くGIFアニメや、APNG(動くLINEスタンプ)、MP4動画、連番の透過PNG、SVG-SMILアニメ を作成できます。レイヤー、パスアニメーション、タイムカーブといった高度な機能があります。ワコムペンタブレット、アップルペンシル、Android / Chromebook ペン に
VAEでキャラクターの設定を作る。 - Qiita
※１７０６０６追記しました。 人工知能（機械学習）を使って、創作支援をするシリーズを連載します。 とりあえず第一弾として機械にキャラクターの設定を自動生成させたいと思います。 背景 近年、売上が急増するソーシャルゲームでは、キャラクター数が過去のコンテンツと比べ爆発的に増加している傾向にあります。 例えば、艦隊これくしょんでは350、Fate／GrandOrderでは150以上のキャラクターが確認されています。[要出典] 多様化するキャラクターの設定創出を、機械学習で行うモデルの構築と検証を行います。 手法 1. LSTMVAE 使用したのはLSTMVAEです。 VAEはニューラルネットによる生成モデルです。 musyokuさんが詳しく説明されているので、解説はこちらをどうぞ。 Auto-Encoding Variational Bayes 雑に説明しますと、オートエンコーダー（入力と出力
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
変分オートエンコーダの仕組みとその実装¶ 本文書では変分オートエンコーダの仕組みとPythonでの実装について説明します. そして, MNIST数字データセットの分布を二次元の潜在変数空間にエンコードし, 可視化を行います. (2015年6月27日 吉岡琢 taku.yoshioka.4096@gmail.com) はじめに¶ 変分オートエンコーダは文献 [KM14] で提案された潜在変数を持つ確率モデルに対する学習法で, 多層パーセプトロンのような複雑な非線形性を持つモデルに対して適用することができます. この手法の基礎になるのは変分ベイズ法です. 変分ベイズ法が提案された当初の2000年頃は, 事後分布を近似する試験分布として事前分布と共役なものを採用し, EMアルゴリズムと同様の交互最適化を行うのが一般的でした (これはVB-EMアルゴリズムと呼ばれることもあります). しかし, そ
AutoEncoder, VAE, CVAEの比較 〜なぜVAEは連続的な画像を生成できるのか？〜 - Qiita
AutoEncoder（AE）、Variational AutoEncoder（VAE）、Conditional Variational AutoEncoderの比較を行った。 また、実験によって潜在変数の次元数が結果に与える影響を調査した。 はじめに 最近業務でVariational AutoEncoder（VAE）を使用したいなと勝手に目論んでおります。 そこでVAEの勉強するために、VAEの実装はもちろん、その元にあるAutoEncoder（AE）と、さらに発展系であるConditional Variational AutoEncoderの実装を行い、比較を行いました。 使ったのはフレームワークはもちろん（？）chainerです！！ そもそもVAEとは、GANなどと同じくDNNの生成モデルであり、画像生成を中心に現在研究が進んでいるところです。 では、GANとの大きな違いはなんなのか
.app 1 .dev 1 #11WeeksOfAndroid 13 #11WeeksOfAndroid Android TV 1 #Android11 3 #DevFest16 1 #DevFest17 1 #DevFest18 1 #DevFest19 1 #DevFest20 1 #DevFest21 1 #DevFest22 1 #DevFest23 1 #hack4jp 3 11 weeks of Android 2 A MESSAGE FROM OUR CEO 1 A/B Testing 1 A4A 4 Accelerator 6 Accessibility 1 accuracy 1 Actions on Google 16 Activation Atlas 1 address validation API 1 Addy Osmani 1 ADK 2 AdMob 32 Ads
GitHub - shayneobrien/generative-models: Annotated, understandable, and visually interpretable PyTorch implementations of: VAE, BIRVAE, NSGAN, MMGAN, WGAN, WGANGP, LSGAN, DRAGAN, BEGAN, RaGAN, InfoGAN, fGAN, FisherGAN
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初学者の分かりやすさを優先するため，多少正確でない表現が混在することがあります。もし致命的な間違いがあればご指摘いただけると助かります。 はじめに 近年の深層学習ブームにおいて，VAE（変分オートエンコーダ: variational autoencoder）の果たした貢献は非常に大きいです。GAN（敵対的生成ネットワーク: generative adversarial network）やFlowと並んで，生成モデルの三大巨頭として主に教師なし学習や半教師あり学習で応用されています。 多くの書籍やWeb上の資料では「VAEはオートエンコーダの発展手法である」と説明されています。名前にもAE（オートエンコーダ）と入っているので，そう思ってしまうのは一見当然のことのように思えます。しかし，語弊を恐れずに言うと，この説明は深刻な誤解を読者に与えています。Kingmaらの原著論文を読めば，VAEがA
VAEと時系列を扱うVRAE - 日記マン
Google日英翻訳がNMT(ニューラルネットワークを利用した翻訳モデル)になったらしいです。 文語ベースでバリバリ翻訳してくれてるみたいで、 単語にマウスオーバー当てても単語間の対応関係がわからなくなったのはさみしいけど、 たしかに精度がよくなったような、そんな気がするぜ。 というわけで英語論文めっちゃ読んだろ。。 VAEで何かしたいなーと思ってて、時系列を扱えるVRAE周りを調べました。 Variational AutoEncoder Variational AutoEncoderをついにしっかり理解できた気がする。 はっつーさんのkeras実装ブログがとても勉強になりました。 有難うございます。 ralo23.hatenablog.com Variational AutoEncoderについてまとめたスライドを作りました。 Variational AutoEncoder from K
Iclr2016 vaeまとめ
This document summarizes a presentation about variational autoencoders (VAEs) presented at the ICLR 2016 conference. The document discusses 5 VAE-related papers presented at ICLR 2016, including Importance Weighted Autoencoders, The Variational Fair Autoencoder, Generating Images from Captions with Attention, Variational Gaussian Process, and Variationally Auto-Encoded Deep Gaussian Processes. It
GitHub - wiseodd/generative-models: Collection of generative models, e.g. GAN, VAE in Pytorch and Tensorflow.
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Variational Autoencoder (VAE) in Pytorch - Agustinus Kristiadi
Variational Autoencoder (VAE) in Pytorch This post should be quick as it is just a port of the previous Keras code. For the intuition and derivative of Variational Autoencoder (VAE) plus the Keras implementation, check this post. The full code is available in my Github repo: https://github.com/wiseodd/generative-models. The networks Let’s begin with importing stuffs. import torch import torch.nn.f
こんにちは。年末年始はファイアーエムブレムで可処分時間が消えてしまった DSOC R&D Group の橋本です。 さて、今回の記事では、変分オートエンコーダ (Variational Auto-Encoder, VAE) [1]に基づくグラフの表現学習について紹介したいと思います。 近年グラフに対する深層学習手法の発展が目覚ましく、応用先としては材料科学（分子や結晶をグラフと見る）*1や、ソーシャルネットワークなどが挙げられます。ここではソーシャルネットワークのようなグラフに対するものに限定して、ノードの潜在表現を得る手法を紹介します。*2 Variational Graph Auto-Encoder 変分グラフオートエンコーダ (Variational Graph Auto-Encoder, VGAE) とは、VAEにおけるencoderの部分にグラフ畳み込みネットワーク (Graph
※1 Dropbox 25GBストレージ二年間付属 ※2 公式対応はしていないが、防水処理らしき処理が行われている
GitHub - pkuliyi2015/multidiffusion-upscaler-for-automatic1111: Tiled Diffusion and VAE optimize, licensed under CC BY-NC-SA 4.0
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「日本・サウジアラビアeスポーツマッチ」調印式をレポート。2019年1月開催，賞金総額3000万円。「ストVAE」「ウイイレ2019」「鉄拳7」などを使用
「日本・サウジアラビアeスポーツマッチ」調印式をレポート。2019年1月開催，賞金総額3000万円。「ストVAE」「ウイイレ2019」「鉄拳7」などを使用 ライター：箭本進一 一般社団法人日本eスポーツ連合（JeSU）は本日（2018年8月16日），東京都内の電通本社にて，「日本・サウジアラビアeスポーツマッチ」の調印式を開催した。調印式にはJeSU会長の岡村秀樹氏と，サウジアラビアeスポーツ連盟会長であるファイサル・ビン・バンダル・アール・サウード王子が出席。2019年1月に行われる親善試合についての調印とスケジュール発表を行った。 写真左から，サウジアラビアe-Sports連盟会長であるファイサル・ビン・バンダル・アール・サウード王子と，一般社団法人日本eスポーツ連合（JeSU）会長の岡村秀樹氏 ファイサル王子は，2018年1月に行われた格闘ゲーム大会「EVO Japan 2018」を
この記事はMachine Learning Advent Calender13日目の記事です。 Variational Autoencoderで生成モデルを試した結果をまとめてみます。 理論はいいからどんなのか教えてよ！ テストデータXから潜在変数Zを推論して( Z|X )、ZとラベルYを元にX|Z, Yを再生成するというものです。 任意の潜在変数を入力することで、その潜在変数の表現でラベルYのXが生成できるというのが面白い点だと考えてます。 例えばこんな動画見てみてください。 MNIST SVHN これは学習されたモデルに対して、任意の潜在変数をランダムに入力することでラベル0-9のデータを生成した実験結果です。 見慣れたMNISTのデータですが、これはデータセットから切り抜いてきたものではなく、VAEが生成してるものです。 ある入力に対して得られた潜在変数を利用することで、その入力と似
はじめに VAE、変分オートエンコーダのVAEです。機械学習のネットワークの一つです。 これを読まれている方は、VAEについて多少以上は御存じであるという前提でお話します。 VAEとは、端的に言えば特徴を潜在変数を介した表現に起き換える手法です。 潜在変数というのは、正体不明だがその入力を決定づける何らかの変数、といった感じに理解していればOKだと思います。 表に顕在していない、その入力を決定づける何かを、まず0まわりの値を取る自然な乱数的なサムシングとして仮定し、オートエンコーダで絞ったときの最低限の特徴がその0まわりの乱数的なサムシングのみで成り立つように設計するということです。 これ以上の詳しい説明は他に譲ります。参考としてはこちらが有名かと。 Variational Autoencoder徹底解説 VAEがこんなことできるって知ってた？ ところでこの画像、何かわかりますか。 実はこ
Stable DiffusionでVAEを使用する方法 ｜ AUTOMATIC1111高機能Web UIの活用法 | Murasan Lab
今回はStable DiffusionのWebUIであるAUTOMATIC1111で、VAE（Variational Auto Encoder）を使用する方法について解説します。 Stable Diffusionで画像を生成する際に、使用するモデルに適切なVAEを使用することでイラストのクオリティを大幅に向上させることができます。 本記事では、VAEの概要から具体的な使用方法までを解説します。
Stable Diffusionで使えるおすすめのVAE（Variational Auto Encoder）を紹介 | Murasan Lab
今回は、Stable Diffusionで利用可能なおすすめのVAE（Variational Auto Encoder）を紹介します。 モデルによっては組み合わせるVAEを変えることにより、生成される画像のクオリティを大幅に向上させることが可能です。 一般的にはモデルごとに推奨されるVAEが指定されている場合もありますが、独自に組み合わせを変えることも可能です。ぜひ、今回紹介するVAEを色々なモデルと組み合わせてトライしてみてください。
9VAe（きゅうべえ）の特長は 初心者でも使える。かなり高機能。 SVG形式のイラストを読み込めば、絵を描かなくてもアニメが作れる。 アニメーションGIF、APNG、アニメーションSVG、QuickTime（9va-mac）、連番イメージ（透過PNG）出力ができる。 ※ 動くLINEスタンプ用 APNG 出力は、Ver.0.4.11 (2016.8.11公開) 以上をご使用ください。 ※ Android版にはAPNG出力機能はありません。アニメーションGIFを作成し、ezgif.comでGIFからAPNGが作成できます。 アニメーションスタンプ制作ガイドライン 「アニメーションスタンプ制作ガイドライン」によると以下の画像を準備する必要があります。アニメーション画像として２４個の APNG を作らなければいけません。１つのAPNGは最低５フレームなので、繰り返しがなければ１２０枚の絵が必要で
【PyTorch】実装有：VAEを使った継続学習異常検知手法：Continual Learning for Anomaly Detection with Variational Autoencoder - Qiita
【PyTorch】実装有：VAEを使った継続学習異常検知手法：Continual Learning for Anomaly Detection with Variational AutoencoderPython機械学習DeepLearning深層学習PyTorch はじめに 継続学習（CL;Continual Learning）とは、動的に学習データが変化する環境下において、破壊的忘却することなくモデルの学習を可能とすることを目的とした機械学習の一分野となります． ※破壊的忘却とは、単一のネットワークを複数のタスクの学習に利用する場合、過去に学んだタスクに対する精度が、新しいタスクの学習時に悪化する事象のことを指します ICLRやICMLをはじめとしたAI関連のトップカンファレンスにおいても、CLに関する論文の投稿数は増加傾向にあり、注目されている分野といえます． 主にCLは識別モデルの
\[\newcommand{\E}{\mathbb{E}} \newcommand{\brac}[1]{\left[#1\right]} \newcommand{\paren}[1]{\left(#1\right)}\] Not too long ago, I came across this paper on unsupervised clustering with Gaussian Mixture VAEs. I was quite surprised, especially since I had worked on a very similar (maybe the same?) concept a few months back. It’s an interesting read, so I do recommend it. But the basic gist of it is
This document provides an overview of VAE-type deep generative models, especially RNNs combined with VAEs. It begins with notations and abbreviations used. The agenda then covers the mathematical formulation of generative models, the Variational Autoencoder (VAE), variants of VAE that combine it with RNNs (VRAE, VRNN, DRAW), a Chainer implementation of Convolutional DRAW, other related models (Inv
Edwardを試してみた（2）変分オートエンコーダー(VAE) - xiangze's sparse blog
だいぶ間が空いてしまいましたがEdwardのサンプルコードを動かしてみました。 シンプルなVEA VAE with CNN 課題 参考 その他 シンプルなVEA gist.github.com 1層前結合ニューラルネットをEncoder,Decoderに使っています。 kerasの関数Denseを使ってEncoder,Decoderが定義されています。同じTensorFlowベースのライブラリなのでこのようにして書くことができます。 EdwardではVEAのようなモデルがかける反面前回のコードのように変分ベイズやMCMCを使ったベイズ推定では確率モデルと因子分解した近似モデルの2つを書かねばならずstanなどに比べて冗長でした。少し広い枠組みの確率的プログラミングができるということになります。 隠れた変数qzの推測の過程で勾配を用いるので隠れた変数として正規分布に従うqzのパラメータloc
ELBO型VAEのダメなところ
1. ELBO型VAEのダメなところ 機械学習ゼミ @UMU____ 参考にした論文：Zhao, Shengjia, Jiaming Song, and Stefano Ermon. "Infovae: Information maximizing variational autoencoders." arXiv preprint arXiv:1706.02262 (2017). 2. [pre]VAEとは何がしたいのか • データ𝐷 = (𝑋 𝑖 , 𝑖 = 1, … , 𝑁)があります． • 𝐷から生成モデル(generative model)を作りたい． →生成モデルとは： 𝑋の母集団の確率分布𝑝 𝑅 𝑋 のこと． または，𝑝 𝑅 𝑋 からサンプリングできる装置のこと． • （有限の）𝐷からどうやって作るか→尤度最大化！ • 尤度最大化とは： 𝜃でパラメ
GitHub - dhgrs/chainer-VQ-VAE: A Chainer implementation of VQ-VAE.
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SVG VAE: Generating Scalable Vector Graphics Typography
SVG VAE: Generating Scalable Vector Graphics Typography Oct 15, 2019 Rapha Gontijo Lopes irapha iraphas13 SVG-VAE is a new generative model for scalable vector graphics (SVGs). With it, artists and designers have the power of machine learning at their fingertips to create new styles of fonts, intuitively manipulate character attributes, and even transfer styles between characters. SVG-VAE outputs
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VAEとGANを活用したファッションアイテム検索システム - ZOZO TECH BLOG
VAEに基づく「AI耳コピ」手法 - Qiita
知識ゼロでもベクターを使ったアニメーションが作れる無料ツール「9VAe きゅうべえ」／描いた絵を移動・変形・拡大・縮小し、その間のコマを補完することで動画に【レビュー】
[実装付き]Stable Diffusionの追加学習に適する画像を、VAEを利用して選別する
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From Autoencoder To Beta Vae
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【徹底解説】VAEをはじめからていねいに | Academaid
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HTC J (ISW13HT) : VALENTE_WX (VAE_WX) (HTC速報Dev)
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今更ながらVAEってこんなに凄かったの？ってなった話
動くLINEスタンプのAPNGが作れる無料ソフト 9VAeきゅうべえ - Qiita
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VAE-type Deep Generative Models