できるだけ丁寧にGANとDCGANを理解する - 午睡二時四十分
目的 Chainerの扱いに慣れてきたので、ニューラルネットワークを使った画像生成に手を出してみたい いろいろな手法が提案されているが、まずは今年始めに話題になったDCGANを実際に試してみるたい そのために、 DCGANをできるだけ丁寧に理解することがこのエントリの目的 将来GAN / DCGANを触る人の助けになったり、理解間違ってるところにツッコミがあると嬉しい 本エントリの構成 DCGANの前提となっているGANの論文の要点をまとめる DCGANでGANとの差分として提案されている要点をまとめる DCGANのmattyaさんの実装を読み通して詳細を理解する 1. GANについて GANは、サンプル群と似たような性質を持つ出力を生成するためのフレームワーク 2014年にIan J. Goodfellowらによって提案された 論文: Generative Adversarial Net
GANについて概念から実装まで ～DCGANによるキルミーベイベー生成～ - Qiita
@triwave33さんの良記事に触発され、GANに対しての関心が高まり、自分でもなにかアウトプットできないかなと思ったので、今回はキルミーベイベーの画像生成を行いました。 この記事では、GANについて基礎から解説し、最後にはDCGANを使ってキルミーベイベーの画像を生成することを目標としています。 以前、以下のような記事 Kerasでキルミーアイコン686枚によるキルミー的アニメ絵分類 を使ってKerasの勉強をし、面白いなと思ったので、 今回はDCGANを使って分類ではなく生成を行おうと思います。 また、潜在変数（ノイズ）に関して詰まったので、そこに関して掘り下げます。 ついでに、転置畳み込みに関しても少し触れています。 GAN関連の良記事としては 今さら聞けないGAN（1） 基本構造の理解 今さら聞けないGAN （2） DCGANによる画像生成 はじめてのGAN があります。 実装は
はじめてのGAN
今回はGAN（Generative Adversarial Network）を解説していきます。 GANは“Deep Learning”という本の著者でもあるIan Goodfellowが考案したモデルです。NIPS 2016でもGANのチュートリアルが行われるなど非常に注目を集めている分野で、次々に論文が出てきています。 また、QuoraのセッションでYann LeCunが、この10年の機械学習で最も面白いアイディアと述べていたりもします。 “The most interesting idea in the last 10 years in ML, in my opinion.” –Yann LeCun GANは聞いたことはあるけれどあまり追えてないという人向けに基礎から解説していきたいと思います。それでは順に見ていきましょう。 目次 基礎理論 DCGAN 実装 論文紹介 まとめ 基礎理
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