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「論文は読むな」画像×AIの専門家から初心者へのアドバイス
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「論文は読むな」画像×AIの専門家から初心者へのアドバイス

Deeplearning.ai において、敵対的生成ネットワーク (GAN) の専攻コースが9月末にローンチされました。コースのローンチにあわせて、「GANs for Good」(社会のための GAN)と題されたバーチャルセミナー・パネルディスカッションが行われました。「GAN の生みの親」Ian Goodfellow 氏をはじめ、画像×AI の分野で著名なそうそうたるメンバーからの講演とパネルディスカッションがありました。以下では、抄訳とともに紹介したいと思います。

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
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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。

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