論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ 提案手法 PGGAN(Progressive Growing of GANs) ミニバッチ標準偏差を活用した多様性の向上 補足 GeneratorとDiscriminatorの正規化 Equalized learning rate Pixelwise feature vector normalization in generator マルチスケールにおける統計的類似性の使用 補足 評価 統計的類似度に関する評価 収束及び学習スピード CelebAを用いた高解像度画像の生成 LSUNの結果 実装 おまけ 論文 https://arxiv.org/abs/1710.10196 著者 Tero Karras, Timo Aila, Samuli Laine, Jaakko Lehtinen NVIDIA 背景 生成的手法の中でも現在特に優れて
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この記事はCategory Theory Advent Calendar 2018の6日目の記事であることをお知らせします。7日目はmod_poppoさんの「アプリカティブ関手ってなに?モノイド圏との関係は?調べてみました!」です。 Φカフェ数学デーで行われている「『ベーシック圏論』をゆるく読む会」、通称「ゆる圏↻」。前回は第1章のまとめとして「圏・関手・自然変換」について書きました。 corollary2525.hatenablog.com 今回は第2章の随伴です。Saunders Mac Lane の教科書 Categories for the Working Mathematicianには次の標語が載っています : Adjoint functors arise everywhere.「随伴は あらゆるところに 現れる」と訳せば五七五ですね*1。あらゆるところに現れるのであれば随伴は重
この記事は,CAMPHOR- Advent Calendar 2018の7日目の記事です. この記事は,NumPyやPyTorchなどの開発に使える「shape_commentator」という便利ツールを使った話です.このツールはpipでインストールできるので,サクッと試してみたい方はGitHubのページに飛んで使ってみてください. 加筆修正(2019/12/12) IPython拡張を追加したことでIPythonやJupyterNotebookでの使い心地が良くなったので,IPythonの例の部分を中心に一部修正しました. はじめに こんにちは.シバニャンです.最近は卒論で画像系の研究をしています. 卒業研究ではNumPyやPyTorchを使ってコーディングしているんですが,今までUnityのコードをC#で書いてVisual Studioのコード補完のぬるま湯に浸かってきた僕とっては,型
1. 背景 2. 方法 2.1. 標高タイル 2.2. Optuna 3. 結果 3.1. 実行例 3.2. 登山経路 4. まとめ 1. 背景 Optunaとは、Preferred Networks(以下PFN)の秋葉氏らが開発したハイパーパラメータ自動最適化ツールです。 ハイパーパラメータ自動最適化ツール「Optuna」公開 | Preferred Research これは勾配法の適用できない(しない)ハイパーパラメータをベイズ最適化アルゴリズムの一種を使って自動で最適化してくれるものですが、Chainerと密結合しているわけではありません。何らかのObjective functionを与えることで簡単に最適化を行ってくれるようになっています*1。 ★★★ Objective...? 登山にとってそれは標高だ、と多くの人は考えるのではないでしょうか? 標高が唯一の目的ではないにせよ、世
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