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
Attentionで拡張されたRecurrent Neural Networks
Neural Turing Machines ソースコード Attentionインターフェース Adaptive Computation Time コード Neural Programmer ソースコード 総括的な今後の展望 参考 本記事はAttention and Augmented Recurrent Neural Networksの著者の許諾を得て翻訳しました。 Recurrent Neural Networksは、文章や音声、動画などの順序を持つデータをニューラルネットワークで扱うことができるディープラーニングの重要な要素のうちの1つです。 RNNを使うことで、一連の順序に現れるパターンを抽象的に理解して、注釈をつけたり、まったくのゼロから一連のデータを生成することすらできるのです！ シンプルなRNNの設計では、長期の時系列データには苦戦しますが、「long short-term
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