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画像・テキストに対する教師なし翻訳・スタイル変換はなぜうまく行くのか？その２つの秘訣
近年では、敵対的生成ネットワーク (GAN) などの関連技術の発展にともない、画像やテキストの生成技術が急速に発展し、生成の質も向上しています。本記事では、教師なしスタイル変換・翻訳の関連研究を、画像・言語（テキスト）の両分野に注目しながら追ってみたいと思います。対応付けのある訓練データを使わずに変換モデルを学習するという、一見、不可能そうに思えるこの問題がある程度うまく解けるのはどうしてなのでしょうか？トレンドを追っていくと、これらの手法の共通のキーとなるアイデアが浮かび上がってきます。