AI・機械学習 【PyTorch】Conditional VAEを実装する 前回は以下の記事でPyTorchを使ってVAE(Variational Auto-Encoder)を実装しました。 今回は、VAE(Variational Auto-Encoder)の派生であるConditional V... 2022.01.23 AI・機械学習データ分析実践画像認識
AI・機械学習 【PyTorch】VAE(Variational Auto-Encoder)を実装する さて、以前こちらの記事ではVAE(Variational Auto-Encoder)の解説およびTensorflowを使った実装をしました。 TensorflowではなくPyTorchを使っている人も多いと思いますので、... 2022.01.22 AI・機械学習データ分析実践画像認識
AI・機械学習 Frechet Inception Distance(FID)を理解する 前回の記事ではGANの評価指標としてよく用いられているInception Scoreについて解説しました。 今回はもう一つの代表的な評価指標であるFrechet Inception Distance(FID)について解説... 2021.12.31 AI・機械学習画像認識
AI・機械学習 Inception Scoreを理解する さて、今回はGANの評価指標としてよく使われているInception Score(IS)について解説したいと思います。 Inception Scoreの評価式は以下で表され、大きければ大きいほどGANの性能が良いと言われます。 ... 2021.12.12 AI・機械学習画像認識
AI・機械学習 【入門者向け】畳み込み演算と転置畳み込み演算を理解する 今回は畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network; CNN)で使われている畳み込み演算(convolution, コンボルーション)や、GAN(Generative Adversarial N... 2021.11.23 AI・機械学習画像認識
AI・機械学習 【論文解説+実装(PyTorch)】DCGANを理解する さて、今回は2015年に提案されたDCGAN(Deep Convolutinoal Generative Adversarial Networks)について解説していきたいと思います。 DCGANは学習が難しいとされていた畳み込み層... 2021.11.19 AI・機械学習画像認識
AI・機械学習 【論文を使って丁寧に解説】ドロップアウト(Dropout)を理解する 今回はバッチ正規化(Batch Normalization)に続き、ディープラーニングでは一般的となっているドロップアウト(Dropout)について解説したいと思います。 ドロップアウトはオーバーフィッティングを減らすことができる非... 2021.11.13 AI・機械学習画像認識自然言語処理
AI・機械学習 ドラクエ画像でOpenAI 『CLIP』を使う さて今回は、以前こちらの記事で紹介しているOpenAIの『CLIP』を使って遊んでみたいと思います。 ここでは、CLIPの詳細については全く触れないので、興味がある方は以下の記事を参考にしてください。 CLIP(C... 2021.11.05 AI・機械学習データ分析実践画像認識自然言語処理
AI・機械学習 【解説+実装】PixelCNNを理解する さて、今回は画像の生成モデルの一つであるPixelCNNを解説し、最後にPyTorchで簡単に実装していきたいと思います。 PixelCNNは、まず2016年に以下の論文でPixelRNNなどとともに提案された画像の生成モデルです。... 2021.10.27 AI・機械学習データ分析実践画像認識
AI・機械学習 【論文解説】VQ-VAE2を理解する これまでVAE(Variational Auto-Encoder)やVQ-VAE(Vector-Quantized VAE)について解説しましたが、今回はGANとも並ぶ精度を実現したVQ-VAE2(Vector Quantized-Var... 2021.10.08 AI・機械学習画像認識