April 2020
Intermediate to advanced
344 pages
8h 22m
Japanese
Content preview from Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用
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O’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
12.4
DCGAN
再訪
269
この図からわかるように、精度は
99.55 %
で、本書でこれまで試してきた方法の中では最も良い。
12.4
DCGAN
再訪
さて、深層畳み込み敵対的生成ネットワークに話を戻そう。元の
MNIST
画像と非常によく似た合成
MNIST
画像を生成する、生成モデルを構築してみよう。
本物のように見える合成画像を作るには、元の
MNIST
画像から新しい画像を生成する生成ネット
ワークと生成された画像が元の画像とよく似ているかどうかを判定する（つまりデタラメかどうかをテ
ストする）識別ネットワークが必要だ。
別の角度から考えてみよう。元の
MNIST
データセットは、元のデータ分布を表している。生成ネッ
トワークは、元のデータ分布を学習し、それに基づいて新しい画像を生成する。識別ネットワークは作
られた画像が、元の分布から来た画像と事実上判別不能であるかどうかを決定する。
生成ネットワークには、国際会議
ICLR 2016
で発表された
Radford
、
Metz
、
Chintala
の論文で提案
されたものを用いる。図12-2にネットワークの構造を示す。
射影と形状変換
スト ラ イド
スト ラ イド
スト ラ イド
スト ラ イド
図12-2 DCGANの生成ネットワーク
生成ネットワークはノイズベクトル（
noise vector
）を入力とする。ここではノイズベクトルは
100
×
1
で、
z
と記されている。このノイズベクトルを射影してから形状変換することで
1024
×
4
×
4
のテ
ンソルにする。この射影して形状変換する動
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
I’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.Amir M.
I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.