The new contender to GANs: score matching with Langevin Sampling
Alexia Jolicoeur-Martineau Data scientist, Statistician or Computer scientist (Pick one) Last year, Yang Song, a graduate student at Stanford, showed an entirely new way of generating data based on denoising score matching with Annealed Langevin sampling (DSM-ALS). The paper showed that a non-adversarial approach could reach levels similar to GANs (FID of 25, which is what Relativistic GANs reache
【論文読み】GANを利用した異常検知まとめ - セミブラフしていく
GANは生成モデルで画像生成において様々な発展 をしている。 異常検知に活かせると面白いなと感じたので既存のGAN論文を調べてみた。 読んだ論文 Unsupervised Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks to Guide Marker Discovery Anomaly Detection with Generative Adversarial Networks Efficient GAN-Based Anomaly Detection 背景 現在の検知問題は検知したいデータにラベルをつけることによって教師あり学習を行うタスクがある。 しかし、検知したいラベルが少ない、そもそも今存在するデータにラベルがないというデータの問題が存在する。 そこで教師なし学習による異常検知が重要となる。 教師なし学習での異常検知手法
深層学習は画像のどこを見ている！？ CNNで「お好み焼き」と「ピザ」の違いを検証 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 こんにちは、AI開発部の伊藤です。 今回のブログは、「深層学習はいったい画像のどこを見て判断しているのか」という素朴な疑問に答えてくれる技術として、昨年提唱された「Grad-CAM」という技術を紹介します。 目次 目次 1. はじめに 2. Grad-CAMの紹介 Grad-CAMの仕組み： 3. 適用例 3-1. 画像キャプション生成（Image Captioning） 3-2. VQA（Visual Question Answering） 3-3. 学習用データのバイアス 4. 実施例（お好み焼きとピザを分類） 4-1. 画像データについて： 4-2. CNNの構築： 4-3. Grad-CAMの実装： 4-4. 実施結果の評価 お好み焼き画像でCNNの判定が当たっているケース： ピザ
Wasserstein GAN and the Kantorovich-Rubinstein Duality
From what I can tell, there is much interest in the recent Wasserstein GAN paper. In this post, I don’t want to repeat the justifications, mechanics and promised benefit of WGANs, for this you should read the original paper or this excellent summary. Instead, we will focus mainly on one detail that is only mentioned quickly, but I think lies in some sense at the heart of it: the Kantorovich-Rubins
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Boosting image generation by intersecting GANs with Diffusion models
Variational Approaches for Auto-Encoding Generative Adversarial Networksの紹介
GitHub - soumith/ganhacks: starter from "How to Train a GAN?" at NIPS2016
Energy-Based Generative Adversarial Network
https://openreview.net/pdf?id=HJ1kmv9xx