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
PyTorchでA3C - rarilureloの日記
目次 目次 PyTorchについて Pythonのmultiprocessing A3C 実装 結果 今回のコードとか あとがき PyTorchについて Torchをbackendに持つPyTorchというライブラリがついこの間公開されました. PyTorchはニューラルネットワークライブラリの中でも動的にネットワークを生成するタイプのライブラリになっていて, 計算が呼ばれる度に計算グラフを保存しておきその情報をもとに誤差逆伝搬します. 動的ネットワークライブラリに対して静的ネットワークライブラリ(tensorflowなど)があります. 静的ネットワークライブラリでは計算グラフの形をまず構築し, そのネットワークに対してデータフィードを行うことで順伝搬, 逆伝搬計算を行います. 動的ネットワークライブラリは入力データに対してネットワーク構造を決めることができるのでRNNや再帰構造をもつネッ
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