ゼロから作るDeep Learning ❺ ―生成モデル編

おわりに

本作で『ゼロから作るDeep Learning』シリーズも5冊目になります。振り返ると、2年に1冊のペースで書いていることになります。今回も時間をたっぷりかけて、納得いくまで書くことができました。いたらぬ部分はあるかもしれませんが、まずはそこまでやり遂げたことを嬉しく思います。そして、それを実現できたのも多くの方のサポートのおかげです。ありがとうございました。

本作も前作同様に「公開レビュー」という方式で校正を行いました。今回は300名を超える方から多くのコメントをいただきました。レビューに参加していただいた方には、心よりお礼申し上げます。本書をより一層磨くことができたのは、まさしく、そのようなレビュアーの方々のお力添えによるものです。もちろん、本書に不備や誤りがある場合、それは著者の責任であり、レビュアーの方には責任はありません。

最後に、本書に込めたメッセージについて話します。もし本書のどこに魅力があるかと聞かれたら、僕は即座に「10のステップからなる一繋ぎのストーリー」と答えます。この1年間は、本書の「10のステップ」の構成を練り上げるのに多くの時間を費やしました。たくさんの案を考え、たくさんの論文や本を読みました。ちなみに、最初に「10のステップ」のアイデアを思いついたのは、Calvin Luo氏の「Understanding Diffusion Models: A Unified Perspective」という論文を読んだときでした。この論文では、VAEや拡散モデルなどを統一的な視点で考察し、数式を使って丁寧に解説しています。この論文をきっかけに、もっと基本的な「正規分布」から話を始めるのはどうかと考え、そこから10のステップからなる一繋ぎのストーリーを作り上げました。 ...