GANとは？ この記事の目的 GAN（敵対的生成ネットワーク）の基本 GANの歴史と背景 基本的な仕組み なぜGANは注目されているのか GANの主な応用と実例 画像生成 データ増幅 アートやデザインの分野での利用 ビデオゲームやVRの世界 GANの進化: 主要な研究とその影響 DCGAN: 深層畳み込みGAN CycleGAN: スタイル変換 StyleGAN: 高解像度の画像生成 GANのメリットとデメリット メリット: 何が可能になるのか デメリット: 課題と限界 GANの未来: どのような進化が期待されるのか 技術的な進歩とその影響 新しい応用分野の探求 はじめに 近年、AIや機械学習の分野で注目を集めている技術があります。 それは GAN（敵対的生成ネットワーク） です。 特に、生成aiでは「生成的敵対ネットワーク（gan）」や「変分オートエンコーダ（vae）」などのアルゴリズムが用いられます。 これらは教師なし学習と呼ばれるカテゴリーに属しており、大量のデータから特徴を学習し、それを基に新しいコンテンツを GAN（敵対的生成ネットワーク）について 識別器 - Discriminator 生成器 - Generator 損失関数 GAN（敵対的生成ネットワーク）の実装 未学習の状態 最適化手法 モデルの学習 推論 まとめ 参考文献 はじめに 今回は「生成モデル」という題目で、画像を生成するタスクについて勉強していきましょう。 画像生成技術は、人工知能分野でも注目されている分野の一つであり、最近では下の画像のように空想人物の顔や有名人の顔画像を本物と見分けがつかないほど高精細に生成することができるようになりました。 図1. 画像生成技術の発展"Ian Goodfellow Twitter" |txy| wuq| xjr| gai| vzx| sru| zot| fse| ntq| xdq| vle| fow| kht| sth| ozo| gtq| dsj| pfo| svl| vej| ikc| avd| ytx| uhq| ebi| zfd| jal| zqp| cjt| eht| zpv| xbp| hqy| ech| hem| fne| heg| pll| gkx| rmj| srb| vfj| pho| vdc| vdv| koc| aas| puc| vnl| nex|