Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
GANの概要とDCGANのアーキテクチャ/アルゴリズム
Search
Hirosaji
October 09, 2019
Technology
400
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
GANの概要とDCGANのアーキテクチャ/アルゴリズム
社内で使った深層学習勉強会スライド(再構成版) 2019/10/30@Hirosaji
Hirosaji
October 09, 2019
More Decks by Hirosaji
See All by Hirosaji
彩色をリードするイラスト制作実践フロー with Python
hirosaji
4
630
人間中心イラスト設計 Trial版
hirosaji
0
300
ファンのための Creator-in-the-loop / Creator-in-the-loop for fans
hirosaji
0
720
続・絵を読む技術 Pythonで読むイラストの心理戦略 / The Art of Reading Illustrations 2nd
hirosaji
4
11k
絵を読む技術 Pythonによるイラスト解析 / The Art of Reading Illustrations
hirosaji
0
740
決まった時間に家のライトをON/OFFする - SwitchBotで始めるスマートホーム生活
hirosaji
0
210
メディアが運用すべき持続可能なVTuberをつくる技術
hirosaji
2
540
Google I/O 2019 出張報告(for Webメディア)
hirosaji
0
270
芳文社 聖地巡礼マップ「ドキドキ☆ビジュアルMAP」を作ってみた。
hirosaji
2
1.4k
Other Decks in Technology
See All in Technology
AI時代、つくる力を自分たちの手に。 ──電通×KAG、アジャイルとAI駆動開発で挑む開発の変革
yuukiyo
3
390
AI秘書と毎日働くのはもう当たり前。開発以外の業務に足りない機能をどう埋める?
minorun365
PRO
2
1.8k
アカウント統制の健康診断
kenichinakamura
1
200
正解のない研修に放り出されて / Being thrown into a training program with no right answers
ohnoeight
1
150
背中から、背中へ ー 社外コミュニティで学んだ「雑に背中を押す」という恩送り ー / easygoing encouragement and pay forward to community
naitosatoshi
0
330
ビジネス部門からPOを迎えての半年間の進歩と課題
zozotech
PRO
0
150
Agent × Maestro で始める モバイル E2E 端末準備からテスト実行・結果確認まで
sansantech
PRO
0
210
小規模OSSモデルは サイバーセキュリティ業務に どこまで使えるか
bbrbbq
0
300
Metadata - Section 2: Simple Metadata & Meta Tags
mohab1
0
140
野良MCPサーバーを排除せよ!MCPサーバーのガバナンス
yukiogawa
1
240
Let's Change Our World—Again
snoozer05
PRO
6
680
演劇と私とスクラム
chinmo
0
160
Featured
See All Featured
Side Projects
sachag
456
43k
Getting science done with accelerated Python computing platforms
jacobtomlinson
2
550
How to make the Groovebox
asonas
2
2.5k
Primal Persuasion: How to Engage the Brain for Learning That Lasts
tmiket
0
500
Everyday Curiosity
cassininazir
0
360
Design in an AI World
tapps
1
360
Evolving SEO for Evolving Search Engines
ryanjones
0
330
Introduction to Domain-Driven Design and Collaborative software design
baasie
1
1.1k
コードの90%をAIが書く世界で何が待っているのか / What awaits us in a world where 90% of the code is written by AI
rkaga
63
47k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
The untapped power of vector embeddings
frankvandijk
2
2k
Mobile First: as difficult as doing things right
swwweet
225
10k
Transcript
ਂֶशษڧձ ("/ͷ֓ཁͱ %$("/ͷΞʔΩςΫνϟʗΞϧΰϦζϜ Ճ౻ᚠ !IJSPTBKJ
͡Ίʹ
આ໌͢ΔྲྀΕ ࠓճͷϓϨθϯͷྲྀΕͰ͢ɻ %$("/ͷϞσϧͷߏ %$("/ͷϞσϧΛ͑Δ ɾ(FOFSBUPSͷ෦ߏ ɾ%JTDSJNJOBUPSͷ෦ߏ ɾ(FOFSBUPSͷଛࣦؔ ɾ%JTDSJNJOBUPSͷଛࣦؔ ("/ʗ%$("/ͷ֓ཁ
ղઆ͠ͳ͍͜ͱ ࠓճ//ͷجૅతͳղઆ͋·Γ͠·ͤΜɻ࣮ํ๏ʹ৮Ε·ͤΜɻ ɾχϡʔϥϧωοτʢ//ʣͷֶशϓϩηε ɾڭࢣσʔλ͔ΒϥϯμϜαϯϓϦϯά͢Δख๏ʢϛχόονͳͲʣ ɾύϥϝʔλͷޯΛܭࢉ͢Δख๏ʢޡࠩٯ๏ͳͲʣ ɾύϥϝʔλΛߋ৽͢ΔΞϧΰϦζϜʢ4(%ͳͲʣ ɾ("/%$("/ͷ࣮ํ๏ ྑ͍ϦϑΝϨϯεհ͠·͢! "
("/ʗ%$("/ͷ֓ཁ ̍
GANͬͯͳʹʁ ("/̎ͭͷҟͳΔϞσϧͰߏ͞Εɺσʔλੜʗมʹ༻͍ΒΕΔɻ σʔλΛྨ͢ΔϞσϧͰ σʔλΛੜ͢ΔϞσϧΛ͑͋͛Δख๏ɻ ਖ਼ղϥϕϧ (FOFSBUPS ʢσʔλੜثʣ %JTDSJNJOBUPS ʢσʔλྨثʣ ੜσʔλʢʹʣ
ڭࢣσʔλʢʹʣ ੜσʔλ ڭࢣσʔλ /PJTF
GANͬͯͳʹʁ ਖ਼ղϥϕϧ آ࡞ʢʹʣ ຊʢʹʣ آ࡞ ຊ /PJTF ؑఆ࢜ ͬ͘͟ΓΠϝʔδɻ࠷ॳ·ͩ·ͩਫ਼ͷ͍ͪΌΜϞσϧͨͪΛʜ آ࡞৬ਓ
࣮ͷΠϝʔδͱͯ͠·ͣɺ ϞσϧΛࠐΜͩ̎ਓͷΜΛ༻ҙ͠·͢ɻ
GANͬͯͳʹʁ ޓ͍ʹڝΘͤͯਫ਼ΛߴΊ͋͏ߏɻະख़ͳ̎ਓΛಉ࣌ʹҭͯΔͷ͕؊ɻ ͜ͷ̎ਓΛཱͳآ࡞৬ਓʗؑఆ࢜ʹҭɻ ېஅͷίϯϏΛ݁ͤ͞ΔΠϝʔδɻ ਖ਼ղϥϕϧ آ࡞ʢʹʣ ຊʢʹʣ آ࡞ ຊ /PJTF
آ࡞৬ਓ ؑఆ࢜
GANͰԿ͕Ͱ͖Δͷʁ ("/ʹ࢝·ΔੜϞσϧͷݚڀࢁ͋Γ·͢ɻ͍·ϗοτͳٕज़Ͱ͢# ʢ44**νϡʔτϦΞϧߨԋʮ4IBMM8F("/T ʙ("/ͷجૅ͔Β࠷ۙͷݚڀ·ͰʙʯͷεϥΠυࢿྉΛҰ෦վมʣ ཧ Ԡ༻ -PTTΛ ܭࢉͷ҆ఆੑΛ্ ऩଋੑΛ্ ֶशͷภΓʹରԠ
ը૾ੜ "&7"&ͱͷ߹Θٕͤ ղ૾ 5FYUUP*NBHF ߏղ %PNBJOͷม % ʢ%PNBJO"EBQUBUJPOʣ ҟৗݕ ɾ4/("/ ɾ3FMBUJWJTUJD("/ ɾ5563 ɾ-4("/ ɾ$PVMPNC("/ ɾ8("/ ɾ8("/(1 ɾ/VNFSJDPG("/T ɾ6OSPMMFE("/ ɾ1BD("/ ɾ7&&("/ ɾ#PVS("/ ɾ%$("/ ɾ1SPHSFTTJWF("/ ɾ#JH("/ ɾ4UZMF#BTFE("/ ɾ""& ɾ7"&("/ ɾ*NBHF$PNQSFTTJPO ɾ43("/ ɾ&43("/ ɾ4UBDL("/ ɾ*OGP("/ ɾ63%' ɾ$ZDMF("/ ɾ%JTDP("/ ɾ%3FD("/ ɾ%*355 ɾ"%%" ɾ$ZD"%" ɾ7JEFPBOPNBMZEFUFDUJPO ɾ"OP("/ ɾ"OP7"&("/ ʢ%JTFOUBOHMFNFOUʣ υϝΠϯదԠ ʢ.PEF$PMMBQTFʣ
GANͰԿ͕Ͱ͖Δͷʁ ·ͣɺࠓճղઆ͢Δ%$("/ɻখ͍͞αΠζͷը૾͕ੜͰ͖·͢ɻ ʢ44**νϡʔτϦΞϧߨԋʮ4IBMM8F("/T ʙ("/ͷجૅ͔Β࠷ۙͷݚڀ·ͰʙʯͷεϥΠυࢿྉΛҰ෦վมʣ ཧ Ԡ༻ -PTTΛ ܭࢉͷ҆ఆੑΛ্ ऩଋੑΛ্ ֶशͷภΓʹରԠ
ը૾ੜ "&7"&ͱͷ߹Θٕͤ ղ૾ 5FYUUP*NBHF ߏղ %PNBJOͷม % ʢ%PNBJO"EBQUBUJPOʣ ҟৗݕ ɾ4/("/ ɾ3FMBUJWJTUJD("/ ɾ5563 ɾ-4("/ ɾ$PVMPNC("/ ɾ8("/ ɾ8("/(1 ɾ/VNFSJDPG("/T ɾ6OSPMMFE("/ ɾ1BD("/ ɾ7&&("/ ɾ#PVS("/ ɾ%$("/ ɾ1SPHSFTTJWF("/ ɾ#JH("/ ɾ4UZMF#BTFE("/ ɾ""& ɾ7"&("/ ɾ*NBHF$PNQSFTTJPO ɾ43("/ ɾ&43("/ ɾ4UBDL("/ ɾ*OGP("/ ɾ63%' ɾ$ZDMF("/ ɾ%JTDP("/ ɾ%3FD("/ ɾ%*355 ɾ"%%" ɾ$ZD"%" ɾ7JEFPBOPNBMZEFUFDUJPO ɾ"OP("/ ɾ"OP7"&("/ ʢ%JTFOUBOHMFNFOUʣ υϝΠϯదԠ ʢ.PEF$PMMBQTFʣ ɾ%$("/ ºͷը૾Λੜ BS9JW
GANͰԿ͕Ͱ͖Δͷʁ #JH("/ɻ%$("/ͳͲͰදݱͰ͖ͳ͔ͬͨେ͖ͳࣸਅ͕ੜͰ͖·͢ɻ ʢ44**νϡʔτϦΞϧߨԋʮ4IBMM8F("/T ʙ("/ͷجૅ͔Β࠷ۙͷݚڀ·ͰʙʯͷεϥΠυࢿྉΛҰ෦վมʣ ཧ Ԡ༻ -PTTΛ ܭࢉͷ҆ఆੑΛ্ ऩଋੑΛ্ ֶशͷภΓʹରԠ
ը૾ੜ "&7"&ͱͷ߹Θٕͤ ղ૾ 5FYUUP*NBHF ߏղ %PNBJOͷม % ʢ%PNBJO"EBQUBUJPOʣ ҟৗݕ ɾ4/("/ ɾ3FMBUJWJTUJD("/ ɾ5563 ɾ-4("/ ɾ$PVMPNC("/ ɾ8("/ ɾ8("/(1 ɾ/VNFSJDPG("/T ɾ6OSPMMFE("/ ɾ1BD("/ ɾ7&&("/ ɾ#PVS("/ ɾ%$("/ ɾ1SPHSFTTJWF("/ ɾ#JH("/ ɾ4UZMF#BTFE("/ ɾ""& ɾ7"&("/ ɾ*NBHF$PNQSFTTJPO ɾ43("/ ɾ&43("/ ɾ4UBDL("/ ɾ*OGP("/ ɾ63%' ɾ$ZDMF("/ ɾ%JTDP("/ ɾ%3FD("/ ɾ%*355 ɾ"%%" ɾ$ZD"%" ɾ7JEFPBOPNBMZEFUFDUJPO ɾ"OP("/ ɾ"OP7"&("/ ʢ%JTFOUBOHMFNFOUʣ υϝΠϯదԠ ʢ.PEF$PMMBQTFʣ ߴղ૾ͷը૾Λੜ BS9JW ɾ#JH("/
GANͰԿ͕Ͱ͖Δͷʁ &43("/ɻߴղ૾ͳը૾Λ࠶ݱ͢Δ͜ͱʢղ૾ʣ͕Ͱ͖·͢ɻ ʢ44**νϡʔτϦΞϧߨԋʮ4IBMM8F("/T ʙ("/ͷجૅ͔Β࠷ۙͷݚڀ·ͰʙʯͷεϥΠυࢿྉΛҰ෦վมʣ ཧ Ԡ༻ -PTTΛ ܭࢉͷ҆ఆੑΛ্ ऩଋੑΛ্ ֶशͷภΓʹରԠ
ը૾ੜ "&7"&ͱͷ߹Θٕͤ ղ૾ 5FYUUP*NBHF ߏղ %PNBJOͷม % ʢ%PNBJO"EBQUBUJPOʣ ҟৗݕ ɾ4/("/ ɾ3FMBUJWJTUJD("/ ɾ5563 ɾ-4("/ ɾ$PVMPNC("/ ɾ8("/ ɾ8("/(1 ɾ/VNFSJDPG("/T ɾ6OSPMMFE("/ ɾ1BD("/ ɾ7&&("/ ɾ#PVS("/ ɾ%$("/ ɾ1SPHSFTTJWF("/ ɾ#JH("/ ɾ4UZMF#BTFE("/ ɾ""& ɾ7"&("/ ɾ*NBHF$PNQSFTTJPO ɾ43("/ ɾ&43("/ ɾ4UBDL("/ ɾ*OGP("/ ɾ63%' ɾ$ZDMF("/ ɾ%JTDP("/ ɾ%3FD("/ ɾ%*355 ɾ"%%" ɾ$ZD"%" ɾ7JEFPBOPNBMZEFUFDUJPO ɾ"OP("/ ɾ"OP7"&("/ ʢ%JTFOUBOHMFNFOUʣ υϝΠϯదԠ ʢ.PEF$PMMBQTFʣ ը૾ͷղ૾Λ্ʢղ૾ʣ BS9JW ɾ&43("/
GANͰԿ͕Ͱ͖Δͷʁ *OGP("/ɻإͷ͖ͷΑ͏ͳજࡏมΛಠཱʹநग़͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖·͢ɻ ʢ44**νϡʔτϦΞϧߨԋʮ4IBMM8F("/T ʙ("/ͷجૅ͔Β࠷ۙͷݚڀ·ͰʙʯͷεϥΠυࢿྉΛҰ෦վมʣ ཧ Ԡ༻ -PTTΛ ܭࢉͷ҆ఆੑΛ্ ऩଋੑΛ্ ֶशͷภΓʹରԠ
ը૾ੜ "&7"&ͱͷ߹Θٕͤ ղ૾ 5FYUUP*NBHF ߏղ %PNBJOͷม % ʢ%PNBJO"EBQUBUJPOʣ ҟৗݕ ɾ4/("/ ɾ3FMBUJWJTUJD("/ ɾ5563 ɾ-4("/ ɾ$PVMPNC("/ ɾ8("/ ɾ8("/(1 ɾ/VNFSJDPG("/T ɾ6OSPMMFE("/ ɾ1BD("/ ɾ7&&("/ ɾ#PVS("/ ɾ%$("/ ɾ1SPHSFTTJWF("/ ɾ#JH("/ ɾ4UZMF#BTFE("/ ɾ""& ɾ7"&("/ ɾ*NBHF$PNQSFTTJPO ɾ43("/ ɾ&43("/ ɾ4UBDL("/ ɾ*OGP("/ ɾ63%' ɾ$ZDMF("/ ɾ%JTDP("/ ɾ%3FD("/ ɾ%*355 ɾ"%%" ɾ$ZD"%" ɾ7JEFPBOPNBMZEFUFDUJPO ɾ"OP("/ ɾ"OP7"&("/ ʢ%JTFOUBOHMFNFOUʣ υϝΠϯదԠ ʢ.PEF$PMMBQTFʣ ײతʹղऍͰ͖ΔҼࢠʹղ͠ɺಠཱͳજࡏมΛநग़ BS9JW ɾ*OGP("/
GANͰԿ͕Ͱ͖Δͷʁ $ZDMF("/ɻҟͳΔυϝΠϯʹը૾Λม͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖·͢ɻ ʢ44**νϡʔτϦΞϧߨԋʮ4IBMM8F("/T ʙ("/ͷجૅ͔Β࠷ۙͷݚڀ·ͰʙʯͷεϥΠυࢿྉΛҰ෦վมʣ ཧ Ԡ༻ -PTTΛ ܭࢉͷ҆ఆੑΛ্ ऩଋੑΛ্ ֶशͷภΓʹରԠ
ը૾ੜ "&7"&ͱͷ߹Θٕͤ ղ૾ 5FYUUP*NBHF ߏղ %PNBJOͷม % ʢ%PNBJO"EBQUBUJPOʣ ҟৗݕ ɾ4/("/ ɾ3FMBUJWJTUJD("/ ɾ5563 ɾ-4("/ ɾ$PVMPNC("/ ɾ8("/ ɾ8("/(1 ɾ/VNFSJDPG("/T ɾ6OSPMMFE("/ ɾ1BD("/ ɾ7&&("/ ɾ#PVS("/ ɾ%$("/ ɾ1SPHSFTTJWF("/ ɾ#JH("/ ɾ4UZMF#BTFE("/ ɾ""& ɾ7"&("/ ɾ*NBHF$PNQSFTTJPO ɾ43("/ ɾ&43("/ ɾ4UBDL("/ ɾ*OGP("/ ɾ63%' ɾ$ZDMF("/ ɾ%JTDP("/ ɾ%3FD("/ ɾ%*355 ɾ"%%" ɾ$ZD"%" ɾ7JEFPBOPNBMZEFUFDUJPO ɾ"OP("/ ɾ"OP7"&("/ ʢ%JTFOUBOHMFNFOUʣ υϝΠϯదԠ ʢ.PEF$PMMBQTFʣ ҟͳΔυϝΠϯͷσʔλʹม BS9JW ɾ$ZDMF("/
ࠓճղઆ͢ΔͷDCGAN ଞʹ৭ʑ͋Γ·͕͢ɺࠓճհ͢Δͷ%$("/Ͱ͢ɻ ʢ44**νϡʔτϦΞϧߨԋʮ4IBMM8F("/T ʙ("/ͷجૅ͔Β࠷ۙͷݚڀ·ͰʙʯͷεϥΠυࢿྉΛҰ෦վมʣ ཧ Ԡ༻ -PTTΛ ܭࢉͷ҆ఆੑΛ্ ऩଋੑΛ্ ֶशͷภΓʹରԠ
ը૾ੜ "&7"&ͱͷ߹Θٕͤ ղ૾ 5FYUUP*NBHF ߏղ %PNBJOͷม % ʢ%PNBJO"EBQUBUJPOʣ ҟৗݕ ɾ4/("/ ɾ3FMBUJWJTUJD("/ ɾ5563 ɾ-4("/ ɾ$PVMPNC("/ ɾ8("/ ɾ8("/(1 ɾ/VNFSJDPG("/T ɾ6OSPMMFE("/ ɾ1BD("/ ɾ7&&("/ ɾ#PVS("/ ɾ%$("/ ɾ1SPHSFTTJWF("/ ɾ#JH("/ ɾ4UZMF#BTFE("/ ɾ""& ɾ7"&("/ ɾ*NBHF$PNQSFTTJPO ɾ43("/ ɾ&43("/ ɾ4UBDL("/ ɾ*OGP("/ ɾ63%' ɾ$ZDMF("/ ɾ%JTDP("/ ɾ%3FD("/ ɾ%*355 ɾ"%%" ɾ$ZD"%" ɾ7JEFPBOPNBMZEFUFDUJPO ɾ"OP("/ ɾ"OP7"&("/ ʢ%JTFOUBOHMFNFOUʣ υϝΠϯదԠ ʢ.PEF$PMMBQTFʣ
DCGANͬͯͳʹʁ %$("/ը૾ੜͷఏҊख๏Ͱ͢ɻ("/ͷߏʹ$//Λಋೖ͍ͯ͠·͢ɻ ਖ਼ղϥϕϧ (FOFSBUPS ʢը૾ੜثʣ %JTDSJNJOBUPS ʢը૾ྨثʣ ੜը૾ ʢʹʣ ڭࢣը૾
ʢʹʣ ੜը૾ ڭࢣը૾ /PJTF ը૾Λྨ͢Δ$//Ͱ ը૾Λੜ͢Δ$//Λ͑͋͛Δख๏ɻ ʢจষΛੜ͢Δࣄྫ͋ΔΒ͍͠ʣ
GAN -> DCGAN ͷ৽نੑʁ ߏ("/ͱେମҰॹͰ͕͢ɺ$//ͷಋೖʹগ͠Λͨ͠Α͏Ͱ͢ɻ arXiv:1511.06434 ˔ ("/ʹQPPMJOHͷͳ͍$//Λಋೖͨ͠ ˔ $//ͷॏΈ#BUDI/PSNBSJ[BUJPOͰن֨Խͨ͠
˔ ӅΕͰશ݁߹Λར༻͠ͳ͍ ˔ (FOFSBUPSʗ%JTDSJNJOBUPSͷ׆ੑԽؔʹ3F-6ʗ-FBLZ3F-6Λར༻ ʢͨͩ͠(FOFSBUPSͷग़ྗ5BOIʣ
ʢҰԠʣNNͬͯͳʹʁ ೦ͷҝɺ͜͜Ͱࣄલࣝͷ֬ೝɻ//ڊେͳ̍ͭͷؔͷΑ͏ͳͷͰ͢ɻ χϡʔϥϧωοτϫʔΫʢ//ʣΛҰݴͰ͍͏ͱ ೖྗσʔλͰ ྨճؼΛ͢Δ ཧϞσϧͷҰछɻ ମॏ ݂ѹ ମԹ
ࢹྗ ݈߁PSෆ݈߁
ͲΜͳωοτϫʔΫߏΛઃܭ͢Δࣗ༝Ͱ͕͢ɺਫ਼͕ग़Δ͔ࣗݾɻ ͲΜͳωοτϫʔΫʹ͢Δ͔ઃܭऀͷࣗ༝ ϨΠϠʔؒͷσʔλαΠζ͕߹͍ͬͯΕɺ ͲΜͳωοτϫʔΫߏʹͯ͠ྑ͍ɻ ʢҰԠʣNNͬͯͳʹʁ
//ϞσϧͰzྑ͍ਪzΛ͢ΔʹɺॏΈύϥϝʔλͷ࠷దԽ͕ඞཁͰ͢ɻ //ͷֶशϓϩηεུ֓ ɾ ɾ ɾ ɾ ɾ ɾ εςοϓ̍ʢϛχόονʣ ڭࢣσʔλ͔ΒϥϯμϜʹҰ෦ͷσʔλΛબग़
εςοϓ̎ʢޯͷࢉग़ʣ ॏΈύϥϝʔλʹ͍ͭͯଛࣦؔͷޯΛࢉग़ εςοϓ̏ʢύϥϝʔλߋ৽ʣ ॏΈύϥϝʔλΛޯํʹඍখྔ͚ͩߋ৽ εςοϓ̐ʢ܁Γฦ͢ʣ εςοϓ̍ʙ̏Λ܁Γฦ͢ ʢҰԠʣNNͬͯͳʹʁ
·ͣɺσʔληοτ͔ΒҰఆͷσʔλΛΓग़͠·͢ɻ //ͷֶशϓϩηεུ֓ ɾ ɾ ɾ ɾ ɾ ɾ εςοϓ̍ʢϛχόονʣ ڭࢣσʔλ͔ΒϥϯμϜʹҰ෦ͷσʔλΛબग़
εςοϓ̎ʢޯͷࢉग़ʣ ॏΈύϥϝʔλʹ͍ͭͯଛࣦؔͷޯΛࢉग़ εςοϓ̏ʢύϥϝʔλߋ৽ʣ ॏΈύϥϝʔλΛޯํʹඍখྔ͚ͩߋ৽ εςοϓ̐ʢ܁Γฦ͢ʣ εςοϓ̍ʙ̏Λ܁Γฦ͢ ʢҰԠʣNNͬͯͳʹʁ
࣍ʹɺϛχόον୯ҐͰଛࣦؔͰޡࠩΛܭࢉ͠ɺޯΛਪఆ͠·͢ɻ ɾ ɾ ɾ ɾ ɾ ɾ ڭࢣσʔλ͔ΒϥϯμϜʹҰ෦ͷσʔλΛબग़ εςοϓ̎ʢޯͷࢉग़ʣ ॏΈύϥϝʔλʹ͍ͭͯଛࣦؔͷޯΛࢉग़
εςοϓ̏ʢύϥϝʔλߋ৽ʣ ॏΈύϥϝʔλΛޯํʹඍখྔ͚ͩߋ৽ εςοϓ̐ʢ܁Γฦ͢ʣ εςοϓ̍ʙ̏Λ܁Γฦ͢ εςοϓ̍ʢϛχόονʣ ॱͰਪఆ ଛࣦؔͰ ग़ྗͱਖ਼ղͱͷ ޡࠩˠޯΛܭࢉ //ͷֶशϓϩηεུ֓ ʢҰԠʣNNͬͯͳʹʁ
ͦͯ͠ɺਪఆͨ͠ޯͰॏΈΛߋ৽ɻֶशͰগͣͭ͠ʮۙࣅʯ͠·͢ɻ ɾ ɾ ɾ ɾ ɾ ɾ ڭࢣσʔλ͔ΒϥϯμϜʹҰ෦ͷσʔλΛબग़ ॏΈύϥϝʔλʹ͍ͭͯଛࣦؔͷޯΛࢉग़ εςοϓ̏ʢύϥϝʔλߋ৽ʣ
ॏΈύϥϝʔλΛޯํʹඍখྔ͚ͩߋ৽ εςοϓ̐ʢ܁Γฦ͢ʣ εςοϓ̍ʙ̏Λ܁Γฦ͢ εςοϓ̍ʢϛχόονʣ ٯͰॏΈΛߋ৽ εςοϓ̎ʢޯͷࢉग़ʣ //ͷֶशϓϩηεུ֓ ʢҰԠʣNNͬͯͳʹʁ
͜ͷఔͷ܁Γฦ͠Ͱਫ਼্͕͠ɺ//Ͱzྑ͍ਪz͕Ͱ͖ΔΑ͏ʹɻ ɾ ɾ ɾ ɾ ɾ ɾ ڭࢣσʔλ͔ΒϥϯμϜʹҰ෦ͷσʔλΛબग़ ॏΈύϥϝʔλʹ͍ͭͯଛࣦؔͷޯΛࢉग़ εςοϓ̏ʢύϥϝʔλߋ৽ʣ
ॏΈύϥϝʔλΛޯํʹඍখྔ͚ͩߋ৽ εςοϓ̐ʢ܁Γฦ͢ʣ εςοϓ̍ʙ̏Λ܁Γฦ͢ εςοϓ̍ʢϛχόονʣ ٯͰॏΈΛߋ৽ εςοϓ̎ʢޯͷࢉग़ʣ ॱͰਪఆ //ͷֶशϓϩηεུ֓ ʢҰԠʣNNͬͯͳʹʁ
ʢҰԠʣCNNͬͯͳʹʁ ͰɺΈࠐΈΛߦ͏//͕$//ɻ্ਤ̎ΫϥεྨΛ͢Δγϯϓϧͳྫɻ Έ ࠐ Έ ׆ ੑ Խ
ؔ ϓ ʔ Ϧ ϯ ά c ׆ ੑ Խ ؔ ׆ ੑ Խ ؔ શ ݁ ߹ શ ݁ ߹ $//ʮΈࠐΈʢޙड़ʣʯΛಋೖͨ͠// ɾ ɾ ɾ ɾ ɾ ɾ ɾ ɾ ɾ
%$("/ͷϞσϧͷߏ ̎
DCGANͬͯͳʹʁʢ࠶ܝʣ %$("/("/ͱಉ༷ɺ(FOFSBUPSͱ%JTDSJNJOBUPSͰߏ͞Ε·͢ɻ ਖ਼ղϥϕϧ (FOFSBUPS ʢը૾ੜثʣ %JTDSJNJOBUPS ʢը૾ྨثʣ ੜը૾ ʢʹʣ ڭࢣը૾
ʢʹʣ ੜը૾ ڭࢣը૾ /PJTF ը૾Λྨ͢Δ$//Ͱ ը૾Λੜ͢Δ$//Λ͑͋͛Δख๏ɻ
DCGANͬͯͳʹʁʢ࠶ܝʣ ·ͣઆ໌͢Δͷɺ(FOFSBUPSͰ͢ɻ ਖ਼ղϥϕϧ (FOFSBUPS ʢը૾ੜثʣ %JTDSJNJOBUPS ʢը૾ྨثʣ ੜը૾ ʢʹʣ ڭࢣը૾
ʢʹʣ ੜը૾ ڭࢣը૾ /PJTF ը૾Λྨ͢Δ$//Ͱ ը૾Λੜ͢Δ$//Λ͑͋͛Δख๏ɻ
GeneratorʢੜثʣͷΞϧΰϦζϜ (FOFSBUPSͰɺ৭Μͳը૾ΛੜͰ͖ΔΑ͏ɺཚͰը૾Λੜ͠·͢ɻ (FOFSBUPSͰԿΛ͢Δͷʁ ཚΛ༩͑ͯɺ ̐ͷ$//ϨΠϠͰºͷը૾Λੜ͢Δɻ arXiv:1511.06434
GeneratorʢੜثʣͷΞϧΰϦζϜ ը૾ੜͷϑϩʔͰॏཁͳͷɺ͜ͷ෦ͰߦΘΕͯΔ$//ϨΠϠͰ͢ɻ (FOFSBUPSͰԿΛ͢Δͷʁ ཚΛ༩͑ͯɺ ̐ͷ$//ϨΠϠͰºͷը૾Λੜ͢Δɻ arXiv:1511.06434
GeneratorʢੜثʣͷΞϧΰϦζϜ (FOFSBUPSͷ$//ϨΠϠͰɺೖग़ྗͷؒͰ̏ͭͷॲཧ͕Γ·͢ɻ (FOFSBUPSʹ͓͚Δ$//ϨΠϠͷ෦ߏ సஔΈࠐΈ #BUDI /PSNBMJ[BUJPO 3F-6 ΈࠐΈ ਖ਼نԽ ׆ੑԽؔ
/º/ QJYFMT / º/ QJYFMT ೖྗσʔλ ग़ྗσʔλ ࣍ͷϑϩʔΛ܁Γฦͯ͠ɺ ঃʑʹಛྔͷαΠζΛେ͖͘͢Δɻ
GeneratorʢੜثʣͷΞϧΰϦζϜ ͕̍ͭʮసஔΈࠐΈʯɻ సஔΈࠐΈ #BUDI /PSNBMJ[BUJPO 3F-6 ΈࠐΈ ਖ਼نԽ ׆ੑԽؔ /º/
QJYFMT / º/ QJYFMT ೖྗσʔλ ग़ྗσʔλ ࣍ͷϑϩʔΛ܁Γฦͯ͠ɺ ঃʑʹಛྔͷαΠζΛେ͖͘͢Δɻ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶃ సஔΈࠐΈ
GeneratorʢੜثʣͷΞϧΰϦζϜ సஔΈࠐΈɺΈࠐΈʢޙड़ʣ͕సஔ͞ΕͨΠϝʔδͰ͢ɻ ग़ྗը૾ʢ্෦ʣΛɺ ೖྗը૾ʢԼ෦ʣ͔Β ΛಘΔΠϝʔδʢΒ͍͠ʣɻ dumoulin/conv_arithmetic ը૾Ҿ༻ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶃ సஔΈࠐΈ
GeneratorʢੜثʣͷΞϧΰϦζϜ ºͷೖྗͰɺºͷग़ྗΛ͢ΔྫΛɺҰ͔ΒͬͯΈ·͠ΐ͏ɻ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶃ సஔΈࠐΈ ೖྗσʔλ Χʔωϧ ग़ྗσʔλ
,FSOFMTJ[F 1BEEJOH 4USJEFT %$("/1BSBNT ʢʹ1BEEJOHʣ
GeneratorʢੜثʣͷΞϧΰϦζϜ Χʔωϧʹର͠ɺ̍ηϧ͝ͱͷೖྗσʔλΛϒϩʔυΩϟετ͍͖ͯ͠·͢ɻ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶃ సஔΈࠐΈ ೖྗσʔλ Χʔωϧ
ग़ྗσʔλ ,FSOFMTJ[F 1BEEJOH 4USJEFT %$("/1BSBNT ʢʹ1BEEJOHʣ
GeneratorʢੜثʣͷΞϧΰϦζϜ 1BEEJOH͚ͩग़ྗΛύσΟϯά͠ɺ4USJEFT୯Ґʹζϥ͠ͳ͕Βࢉ͠·͢ɻ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶃ సஔΈࠐΈ ೖྗσʔλ
ग़ྗσʔλ ʢʹ1BEEJOHʣ ,FSOFMTJ[F 1BEEJOH 4USJEFT %$("/1BSBNT Χʔωϧ ʢʹ4USJEFTʣ
GeneratorʢੜثʣͷΞϧΰϦζϜ ͲΜͲΜࢉ͍͖ͯ͠·͢ɻ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶃ సஔΈࠐΈ ೖྗσʔλ
ग़ྗσʔλ ,FSOFMTJ[F 1BEEJOH 4USJEFT %$("/1BSBNT Χʔωϧ ʢʹ1BEEJOHʣ ʢʹ4USJEFTʣ
Χʔωϧ GeneratorʢੜثʣͷΞϧΰϦζϜ ͦͯ͠࠷ޙ·ͰຒΊΔͱ͜Μͳײ͡ɻͷ෦͕ग़ྗσʔλͰ͢ɻ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶃ సஔΈࠐΈ ೖྗσʔλ
ग़ྗσʔλ ,FSOFMTJ[F 1BEEJOH 4USJEFT %$("/1BSBNT ʢʹ1BEEJOHʣ ʢʹ4USJEFTʣ
Χʔωϧ ೖྗσʔλ GeneratorʢੜثʣͷΞϧΰϦζϜ ·ͨɺը૾3(#ͳͲ̏৭ͷνϟϯωϧΛ༻͍ͯॲཧ͢Δ͜ͱ͕ຆͲͰ͢ɻ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶃ సஔΈࠐΈ ग़ྗσʔλ ,FSOFMTJ[F 1BEEJOH 4USJEFT %$("/1BSBNT ʢʹ$IBOOFMTʣ ʢʹ$IBOOFMTʣ
Χʔωϧ ೖྗσʔλ GeneratorʢੜثʣͷΞϧΰϦζϜ ͨͩ͜ͷ··Ͱɺ%$("/ͷਤʹ͋ͬͨDIBOOFMͱ͕Ұக͠·ͤΜɻ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶃ సஔΈࠐΈ ग़ྗσʔλ ,FSOFMTJ[F 1BEEJOH 4USJEFT %$("/1BSBNT ʢʹ$IBOOFMTʣ ʢʹ$IBOOFMTʣ *OQVUDIBOOFMT 0VUQVUDIBOOFMT ʢʹ$IBOOFMTʣ
Χʔωϧ ೖྗσʔλ GeneratorʢੜثʣͷΞϧΰϦζϜ ͜ͷ߹ɺೖྗσʔλͱΧʔωϧΛਫ૿ͯ͠͠ɺDIBOOFMΛἧ͑·͢ɻ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶃ సஔΈࠐΈ ग़ྗσʔλ ,FSOFMTJ[F 1BEEJOH 4USJEFT %$("/1BSBNT ʢʹ$IBOOFMTʣ ʢʹ$IBOOFMTʣ *OQVUDIBOOFMT 0VUQVUDIBOOFMT ʢʹ$IBOOFMTʣ
GeneratorʢੜثʣͷΞϧΰϦζϜ Ҏ্͕సஔΈࠐΈͷܭࢉϑϩʔͰ͢ɻଓ͍ͯɺ#BUDI/PSNBMJ[BUJPOɻ సஔΈࠐΈ #BUDI /PSNBMJ[BUJPO 3F-6 ΈࠐΈ ਖ਼نԽ ׆ੑԽؔ /º/
QJYFMT / º/ QJYFMT ೖྗσʔλ ग़ྗσʔλ / / / / $ $ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶄ #BUDI/PSNBMJ[BUJPO
GeneratorʢੜثʣͷΞϧΰϦζϜ #BUDI/PSNBMJ[BUJPOɺ׆ੑԽؔͷલʹߦ͏ਖ਼نԽͷख๏Ͱ͢ɻ ɾֶशͷࡍͷϛχόονΛ୯Ґͱͯ͠ɺ ɹϛχόον͝ͱʹਖ਼نԽΛߦ͏ख๏ɻ ɾ͜ͷਖ਼نԽʹΑͬͯɺ࣍ͷΑ͏ͳޮՌ͕ظͰ͖Δɻ ޯফࣦΛ͙ʢଛࣦؔʹγάϞΠυؔͳͲΛ͏߹ʣ ֶशΛ͘ਐߦͰ͖ΔʢֶशΛେ͖͘͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖Δʣ աֶशΛ੍Ͱ͖Δʢ%SPQPVUͳͲͷඞཁੑΛݮΒ͢ʣ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶄ #BUDI/PSNBMJ[BUJPO
GeneratorʢੜثʣͷΞϧΰϦζϜ ۩ମతʹɺσʔλ͕ฏۉ̌ɺࢄ̍ʹͳΔΑ͏ʹਖ਼نԽ͠·͢ɻ arXiv:1502.03167 $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶄ #BUDI/PSNBMJ[BUJPO
GeneratorʢੜثʣͷΞϧΰϦζϜ σʔλΛਖ਼نԽͨ͠Βɺ࠷ޙʹ׆ੑԽؔͰ͋Δ3F-6Λ͔͚·͢ɻ సஔΈࠐΈ #BUDI /PSNBMJ[BUJPO 3F-6 ΈࠐΈ ਖ਼نԽ ׆ੑԽؔ /º/
QJYFMT / º/ QJYFMT ೖྗσʔλ ग़ྗσʔλ ˑ ˑ ˑ ˑ ˑ ˑ ˑ ˑ ˑ ˑ ˑ ˑ ˑ ˑ ˑ ˑ / / $ / / $ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶅ 3F-6
GeneratorʢੜثʣͷΞϧΰϦζϜ ׆ੑԽؔ৭ʑ͋Γ·͕͢ɺதͰ3F-6ޯফࣦʹڧ͍ͷ͕ಛͰ͢ɻ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶅ 3F-6 ɾ࣍ͷʹ͢σʔλͷΛௐ͢Δ׆ੑԽؔͷ̍ͭɻ *OUSPEVDUJPOUP%J⒎FSFOU"DUJWBUJPO'VODUJPOTGPS%FFQ-FBSOJOH ɾಛ࣍ͷ௨Γɻ ޯফࣦʹڧ͍ ࠷Α͘ΘΕ͍ͯΔ γϯϓϧ
DCGANͬͯͳʹʁʢ࠶ʑܝʣ ଓ͍ͯɺ%JTDSJNJOBUPSΛઆ໌͠·͢ɻ ਖ਼ղϥϕϧ (FOFSBUPS ʢը૾ੜثʣ %JTDSJNJOBUPS ʢը૾ྨثʣ ੜը૾ ʢʹʣ ڭࢣը૾
ʢʹʣ ੜը૾ ڭࢣը૾ /PJTF ը૾Λྨ͢Δ$//Ͱ ը૾Λੜ͢Δ$//Λ͑͋͛Δख๏ɻ
DiscriminatorʢྨثʣͷΞϧΰϦζϜ %JTDSJNJOBUPSɺೖྗը૾͕ੜ͞Εͨͷ͔ͦ͏Ͱͳ͍Λผ͠·͢ɻ %JTDSJNJOBUPSͰԿΛ͢Δͷʁ ºͷը૾Λ༩͑ͯɺ ̐ͷ$//Ͱੜʗڭࢣը૾Λྨ͢Δɻ arXiv:1511.06434
DiscriminatorʢྨثʣͷΞϧΰϦζϜ ͜ͷผͷϑϩʔͰॏཁͳͷɺ͜ͷ෦ͰߦΘΕΔ$//ϨΠϠͰ͢ɻ %JTDSJNJOBUPSͰԿΛ͢Δͷʁ ºͷը૾Λ༩͑ͯɺ ̐ͷ$//Ͱੜʗڭࢣը૾Λྨ͢Δɻ arXiv:1511.06434
%JTDSJNJOBUPSͷ$//ϨΠϠͰɺೖग़ྗؒͰ̎ͭͷॲཧ͕Γ·͢ɻ %JTDSJNJOBUPSʹ͓͚Δ$//ϨΠϠͷ෦ߏ ΈࠐΈ -FBLZ 3F-6 ΈࠐΈ ׆ੑԽؔ ೖྗσʔλ ग़ྗσʔλ /
º/ QJYFMT /º/ QJYFMT ࣍ͷϑϩʔͷ$//Λ܁Γฦͯ͠ɺ ࠷ޙʹը૾Λ̎ྨʢੜPSڭࢣʣ͢Δɻ DiscriminatorʢྨثʣͷΞϧΰϦζϜ
·ͣɺΈࠐΈɻ ΈࠐΈ -FBLZ 3F-6 ΈࠐΈ ׆ੑԽؔ ೖྗσʔλ ग़ྗσʔλ / º/
QJYFMT /º/ QJYFMT ࣍ͷϑϩʔͷ$//Λ܁Γฦͯ͠ɺ ࠷ޙʹը૾Λ̎ྨʢੜPSڭࢣʣ͢Δɻ DiscriminatorʢྨثʣͷΞϧΰϦζϜ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶃ ΈࠐΈ
ΈࠐΈɺసஔΈࠐΈͱٯʹɺใΛڽॖͤ͞ΔΠϝʔδɻ ग़ྗը૾ʢ্෦ʣΛɺ ೖྗը૾ʢԼ෦ʣ͔Β ΛಘΔΠϝʔδʢΒ͍͠ʣɻ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶃ ΈࠐΈ DiscriminatorʢྨثʣͷΞϧΰϦζϜ dumoulin/conv_arithmetic ը૾Ҿ༻
खॱͱͯ͠ɺ͜Μͳײ͡ɻ DiscriminatorʢྨثʣͷΞϧΰϦζϜ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶃ ΈࠐΈ Χʔωϧ ೖྗσʔλ ग़ྗσʔλ
,FSOFMTJ[F 1BEEJOH 4USJEFT %$("/1BSBNT ʢʹ1BEEJOHʣ
Γग़ͨ͠ೖྗσʔλͱΧʔωϧΛରԠ͢Δηϧ͝ͱʹֻ͚߹Θͤ·͢ɻ DiscriminatorʢྨثʣͷΞϧΰϦζϜ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶃ ΈࠐΈ Χʔωϧ ೖྗσʔλ ग़ྗσʔλ
,FSOFMTJ[F 1BEEJOH 4USJEFT %$("/1BSBNT ʢʹ1BEEJOHʣ
ͦΕΛ4USJEFT͝ͱʹζϥ͠ͳ͕Βଓ͚ΔΠϝʔδɻ DiscriminatorʢྨثʣͷΞϧΰϦζϜ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶃ ΈࠐΈ Χʔωϧ ೖྗσʔλ ग़ྗσʔλ
,FSOFMTJ[F 1BEEJOH 4USJEFT %$("/1BSBNT ʢʹ1BEEJOHʣ ʢʹ4USJEFTʣ
͜ΕΛ࠷ޙ·Ͱ܁Γฦͯ͠ʜ DiscriminatorʢྨثʣͷΞϧΰϦζϜ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶃ ΈࠐΈ Χʔωϧ ೖྗσʔλ ग़ྗσʔλ
,FSOFMTJ[F 1BEEJOH 4USJEFT %$("/1BSBNT ʢʹ1BEEJOHʣ
ग़ྗσʔλΛಘ·͢ɻʢDIBOOFMͷࡲΓ߹Θͤলུ͠·͢ʣ DiscriminatorʢྨثʣͷΞϧΰϦζϜ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶃ ΈࠐΈ Χʔωϧ ೖྗσʔλ ग़ྗσʔλ
,FSOFMTJ[F 1BEEJOH 4USJEFT %$("/1BSBNT ʢʹ1BEEJOHʣ ʢʹ4USJEFTʣ
ଓ͍ͯɺಘΒΕͨྻʹ׆ੑԽؔΛ͔͚·͢ɻʢϓʔϦϯά͠·ͤΜʣ ΈࠐΈ -FBLZ 3F-6 ΈࠐΈ ׆ੑԽؔ ೖྗσʔλ ग़ྗσʔλ / º/
QJYFMT /º/ QJYFMT ࣍ͷϑϩʔͷ$//Λ܁Γฦͯ͠ɺ ࠷ޙʹը૾Λ̎ྨʢੜPSڭࢣʣ͢Δɻ DiscriminatorʢྨثʣͷΞϧΰϦζϜ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶄ -FBLZ3F-6
-FBLZ3F-6ͷಛ3F-6ͱࣅ͍ͯ·͕͢ɺઆ໌ͷ߹্ɺৄࡉޙͰɻ $//ϨΠϠͷ෦ߏɿᶄ -FBLZ3F-6 DiscriminatorʢྨثʣͷΞϧΰϦζϜ ɾ࣍ͷʹ͢σʔλͷΛௐ͢Δ׆ੑԽؔͷ̍ͭɻ *OUSPEVDUJPOUP%J⒎FSFOU"DUJWBUJPO'VODUJPOTGPS%FFQ-FBSOJOH ɾಛޙ΄Ͳઆ໌ɻ
%$("/ͷϞσϧΛ͑Δ ̏
DCGANͷϞσϧΛ͑Δํ๏ Ϟσϧߏͷ࣍ɺϞσϧΛ͑ΔͷʹඞཁͳଛࣦؔͷΛ͠·͢ɻ ଛࣦؔͰϞσϧΛ͑Δ ɾҰൠʹ//ϞσϧΛ͑ΔͨΊʹɺ ɹଛࣦؔΛ༻͍ͯॏΈύϥϝʔλͷޯΛܭࢉ͠ɺ ɹͦͷޯ͕খ͘͞ͳΔΑ͏ʹॏΈύϥϝʔλΛߋ৽͍ͯ͘͠ɻ ɾ("/ͷଛࣦؔɺ
DCGANͷϞσϧΛ͑Δํ๏ ("/ͷଛ্ࣦؔࣜɻ͜Ε̎ͭͷଛࣦ͕͍ؔࠞͬͯ͟ΔͷͰ͚·͢ɻ ଛࣦؔͰϞσϧΛ͑Δ ɾҰൠʹ//ϞσϧΛ͑ΔͨΊʹɺ ɹଛࣦؔΛ༻͍ͯॏΈύϥϝʔλͷޯΛܭࢉ͠ɺ ɹͦͷޯ͕খ͘͞ͳΔΑ͏ʹॏΈύϥϝʔλΛߋ৽͍ͯ͘͠ɻ ɾ("/ͷଛࣦؔɺ ˢ(FOFSBUPSͱ%JTDSJNJOBUPSͷଛࣦؔΛҰͭͷࣜͰද͍ͯ͠Δ
DCGANͷଛࣦؔ ·ͣ%JTDSJNJOBUPSͷଛࣦؔɻ݅Λ؆୯ʹͯ͠ɺग़ྗ͜Μͳײ͡ɻ %JTDSJNJOBUPSͷଛࣦؔʢ̍ʗ̎ʣ ɾ%JTDSJNJOBUPSͷग़ྗ% Y Zɺ ɹศٓతʹγάϞΠυؔΛֻ͚ͯɺʙʹม͞ΕΔͷͱ͢Δɻ ɾϥϕϧMͰɺ(FOFSBUPSʹΑΔੜը૾͕ɺڭࢣը૾͕ɻ ɾ͜ͷͱ͖ɺ%JTDSJNJOBUPSͷग़ྗɺ
%JTDSJNJOBUPSͷଛࣦؔʢ̎ʗ̎ʣ ɾϥϕϧͱΛผʑʹѻ͏ͨΊʹɺಉ࣌֬ͷରΛͱΔɻ ɾ%JTDSJNJOBUPSͷग़ྗϛχόονͷσʔλ.ݸ͋Γɺ ɹͦͷಉ࣌֬ɺ ϛχόονΛ͔͚ͨ࣌ɺϥϕϧ ͷಉ͕࣌֬͜Εɻͦͯ͠MPHΛ༩ɻ DCGANͷଛࣦؔ
%JTDSJNJOBUPSͷଛࣦؔʢ̎ʗ̎ʣ ɾϥϕϧͱΛผʑʹѻ͏ͨΊʹɺಉ࣌֬ͷରΛͱΔɻ ɾ%JTDSJNJOBUPSͷग़ྗϛχόονͷσʔλ.ݸ͋Γɺ ɹͦͷಉ࣌֬ɺ ͜Ε͕%JTDSJNJOBUPSͷଛࣦؔ ͜ͷଛࣦ͕ؔ࠷େͰ͖Δ͚ͩϥϕϧΛਖ਼͘͠༧ଌ͢ΔΑ͏ֶशͤ͞Δɻ DCGANͷଛࣦؔ
(FOFSBUPSͷଛࣦؔɺ%JTDSJNJOBUPSͷଛࣦؔʹఢରͤ͞·͢ɻ ɾ(FOFSBUPS%JTDSJNJOBUPSΛὃͨ͢Ίɺ ɹ%JTDSJNJOBUPSͷଛࣦؔͷग़ྗΛ࠷খʹ͍ͨ͠ɻ ɾ(FOFSBUPS͕ੜ͢Δग़ྗɹɹϥϕϧͳͷͰɺ ɹʢɹɹɹɹɹɺ(FOFSBUPSͷೖྗը૾Λɹͱͯ͠ʣ (FOFSBUPSͷଛࣦؔ DCGANͷଛࣦؔ ͜Ε͕(FOFSBUPSͷଛࣦؔ
͜ΕͰ(FOFSBUPSͱ%JTDSJNJOBUPSͷଛࣦ͕ؔͦΕͧΕἧ͍·ͨ͠ɻ (FOFSBUPS%JTDSJNJOBUPSͷଛࣦؔ ɾ(FOFSBUPSͰ͜ͷଛࣦؔΛ࠷খʹ͢Δ ɾ%JTDSJNJOBUPSͰ͜ͷଛࣦؔΛ࠷େʹ͢Δ DCGANͷଛࣦؔ
Εͤͳ͕Βɺ-FBLZ3F-6ͷઆ໌Ͱ͢ɻ্ʹߋ৽Λ͑Δͷ͕ཧ༝ɻ %JTDSJNJOBUPS Ͱ -FBLZ3F-6 Λ͏ཧ༝ ɾ%JTDSJNJOBUPSͷଛࣦؔʹ(FOFSBUPSͷఆ݁Ռؚ͕·ΕΔɻ /PJTF (FOFSBUPS ੜσʔλ %JTDSJNJOBUPS
ٯͰॏΈΛߋ৽ ɾ3F-6ͩͱɺٯͰͷॏΈߋ৽ͰɺҎԼͷޡ্͕ࠩʹΘΒͳ͍ɻ DCGANͷଛࣦؔ ʢͳͷͰ -FBLZ3F-6Λ͏ʣ
ͦͯ͠ɺ͜ΕΒΛ࣮͢Δͷʹ࠷దͳૉΒ͍͠ϦϑΝϨϯε͕ͪ͜Βɻ ࣮ํ๏ͪ͜ΒΛࢀর͍ͯͩ͘͠͞ DCGANΛ࣮͢Δ 1Z5PSDIͰ࣮͢Δ 5FOTPSqPXͰ࣮͢Δ
·ͱΊ
·ͱΊ ࠷ޙʹɺࠓճͷϓϨθϯͷ·ͱΊͰ͢ɻ ɾ("/ʗ%$("/ͷ֓ཁʢʴجૅʣΛઆ໌ͨ͠ ɾ%$("/ͷϞσϧߏΛॱΛͬͯղઆͨ͠ ɾ%$("/ͷϞσϧΛ͑ΔଛࣦؔΛղઆͨ͠
Ҏ্ɺ͝੩ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ɻ SFGFSFODF ɾࡈ౻߁ؽ.ɿθϩ͔Β࡞Δ Deep Learning―Python ͰֶͿσΟʔϓϥʔχϯά ɹͷཧͱ࣮, ΦϥΠϦʔɾδϟύϯʢ2016ʣ ɾখ༤ଠɿͭ͘Γͳ͕ΒֶͿ! PyTorchʹΑΔൃలσΟʔϓϥʔχϯά,
ɹϚΠφϏग़൛ʢ2019ʣ ɾGoodfellow, Ian, et al.ɿGenerative adversarial nets., Advances in neural ɹinformation processing systems.ʢ2014ʣ ɾRadford, Alec, Luke Metz, Soumith Chintala.ɿUnsupervised representation ɹlearning with deep convolutional generative adversarial networks., arXiv preprint, arXiv:1511.06434.ʢ2015ʣ Thank you!
Ҏ্ɺ͝੩ௌ͋Γ͕ͱ͏͍͟͝·ͨ͠ɻ SFGFSFODF Thank you! ɾCS231n Winter 2016: Lecture 13: Segmentation,
soft attention, ɹspatial transformers ɹhttps://youtu.be/ByjaPdWXKJ4 ɾPyTorch documentation ɹhttps://pytorch.org/docs/ ɾͦͷଞɺεϥΠυʹهࡌ