August 2018
Intermediate to advanced
336 pages
5h 9m
Japanese
本章ではGAN(generative adversarial network:敵対的生成ネットワーク)とWaveNetについて説明します。GANはディープラーニングの権威の1人であるYann LeCunによると「機械学習においてこの10年間で最も興味深いアイデア」とされています。(詳細についてはhttps://www.quora.com/What-are-some-recent-and-potentially-upcoming-breakthroughs-in-deep-learningを参照してください)。
GANを用いることで、本物と見分けがつかないようなデータを作成するよう学習させることができます。たとえば、写真のような画像を作成したり、本物のような絵を描いたりといったことです。GANの仕組みは、Ian Goodfellowにより提案されました(詳細については、I. Goodfellowの“NIPS 2016 Tutorial: Generative Adversarial Networks”,2016 を参照してください)。彼はモントリオール大学、Google Brain、OpenAI(https://openai.com/)、そして最近では再度Google Brainで研究を行っています。WaveNetはGoogle DeepMindによって提案されたディープラーニングモデルで、人間の声や楽器の音を高精度で再現するよう学習させることができます。
本章では以下のトピックについて説明します。
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