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...
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...
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。...
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...
AI・機械学習

社会人がAIを学ぶためのスクールをご紹介

人工知能・AI・データサイエンスといったブームはまだ続いており、今後もホットかつ重要な分野となりそうです。 これらの分野を学ぶことは社内でのキャリアアップや転職、独立などにおいて非常に役立つことは間違いありません。 しかしなが...
学習

【Cousera講座レビュー】DeepLearning.ai『Generative Adversarial Networks(GANs)』

今まで手付かずでしたがすごく興味があったGANを学びたいと思い、1ヵ月間Couseraの『Generative Adversarial Networks(GANs)』講座を受けましたので、その内容と感想を紹介したいと思います。 ...
AI・機械学習

【解説+実装】Sparsemax関数を理解する

今回は、テーブルデータの処理で良好な結果を残しているTabNetなどで使われているSparsemax関数について解説したいと思います。 Sparsemaxは複数ラベルのある分類問題に通常使われるSoftmax関数を変形したものです。...
AI・機械学習

【論文解説】OpenAI 『DALL-E』を理解する

さてさて、以前OpenAIの『DALL-E』のブログをもとに、モデルを想像しながら解説しましたが、もう既に論文が出ていますので、今回はきちんと論文に沿って解説をしていきたいと思います。 『DALL-E』は文章を与えると、...
AI・機械学習

【論文解説+Tensorflowで実装】VQ-VAEを理解する

今回は、VQ-VAE(Vector Quantised-Variational AutoEncoder)を解説したいと思います。 VQ-VAEもVAE(Variational AutoEncoder)と同じで潜在変数を使った画像など...
AI・機械学習

【Tensorflowによる実装付き】Variational Auto-Encoder(VAE)を理解する

今回は、2014年に提案された画像生成モデル“Variational Auto-Encoder(VAE)”について解説していきたいと思います。 まず、通常のオート・エンコーダと言えば、画像などの観測値を低次元の特徴量ベクトルに圧縮す...
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