Re:ゼロから始めるML生活

どちらかといえばエミリア派です

GAN

【論文メモ:GraphGAN】GraphGAN: Graph Representation Learning with Generative Adversarial Nets

論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ 提案手法 GraphGAN Framework Discriminator Optimization Generator Optimization Graph Softmax関数 評価 評価環境 データセット 比較対象 その他 Empirical Study Link Prediction Node Classification …

【論文メモ:StarGAN】StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation

論文 https://arxiv.org/abs/1711.09020 著者 Yunjey Choi, Minje Choi, Munyoung Kim, Jung-Woo Ha, Sunghun Kim, Jaegul Choo 背景 近年のimage-to-image translationの進歩がめざましい一方で、拡張性に乏しい問題がある。 特に、2種類以上の変換にはペア…

【論文メモ:InfoGAN】InfoGAN: Interpretable Representation Learning by Information Maximizing Generative Adversarial Nets

論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ Information Maximizing Generative Adversarial Networks (InfoGAN) GANの原理 潜在変数を含む相互情報 評価 収束の効率化 表現力に関する評価 結論 感想 論文 https://arxiv.org/abs/1606.03657 著者 Xi …

【論文メモ:DiscoGAN】Learning to Discover Cross-Domain Relations with Generative Adversarial Networks

論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ 提案手法 DiscoGAN ネットワーク設計 Loss Generative Adversarial Loss Reconstruction Loss 評価 単純評価 実画像の評価 CAR to CAR FACE to FACE 多数の特徴が共通する場合の変換 完全に別のものを角度…

tensorboardXを使っていろいろ眺めてみる

前回はtensorboardX導入までして、なんとなく動いてそうなことを確認しました。 tsunotsuno.hatenablog.com 今回はもうちょっといじくり回して見たいと思います。

【論文メモ:AttnGAN】AttnGAN: Fine-Grained Text to Image Generation with Attentional Generative Adversarial Networks

論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ 提案手法 AttnGAN Attentional Generative Network Attention Model Loss Deep Attentional Multimodal Similarity Model (DAMSM) Text Encoder Image Encoder Matching score DAMSM loss 評価 評価条件 デ…

【論文メモ:HDGAN】Photographic Text-to-Image Synthesis with a Hierarchically-nested Adversarial Network

論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ 提案手法 HDGAN Multi-purpose adversarial losses Architecture Design Generator Discriminator 評価 Experimental Setup Dataset Evaluation metric 先行研究との比較 文を書き換えによるstyle transfer…

【論文メモ:PGGAN】Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation

論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ 提案手法 PGGAN(Progressive Growing of GANs) ミニバッチ標準偏差を活用した多様性の向上 補足 GeneratorとDiscriminatorの正規化 Equalized learning rate Pixelwise feature vector normalization in …

【実装:StackGAN】StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks

だいぶ前にStackGANの実装をサボっていました。 tsunotsuno.hatenablog.com 理論云々は上の記事を見てもらうとして、実装にフォーカスします。 ネットワークの概念図 実装サンプル Condition Augmentation Trainer Stage-Ⅰ Stage-Ⅱ 実際に動かしてみた結果 6…

【論文メモ:StackGAN】StackGAN: Text to Photo-realistic Image Synthesis with Stacked Generative Adversarial Networks

論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ 提案手法 Stage-Ⅰ GAN その他 補足 Stage-Ⅱ GAN 実装のパラメータ アップサンプリングブロック ダウンサンプリングブロック パラメータ他 評価 データセット 比較対象 評価指標 Inception Score Human Rank…

【論文メモ:CycleGAN】Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks

論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ 提案手法 学習プロセス 補足 Adversarial Loss Cycle Consistency Loss 実装 ネットワーク構造 その他 評価 評価指標 AMT perceptual studies FCN score Semantic segmentation metrics 比較対象 先行研究…

【論文メモ:BEGAN】BEGAN: Boundary Equilibrium Generative Adversarial Networks

論文 著者 背景 目的とアプローチ 提案手法 収束の測定 補足 評価 結論 実装 実行結果 i = 0 i = 2000 × 20 i = 2000 × 40 i = 2000 × 60 i = 2000 × 80 i = 2000 × 100 i = 2000 × 120 i = 2000 × 140 i = 2000 × 160 i = 2000 × 180 i = 2000 × 200 i = 20…

【論文メモ:DCGAN】Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks

論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ 提案手法 ネットワーク構成 その他 初期化 LeakyReLU 最適化 評価 CIFER-10 SVHN Discriminator Generator 実装 実行結果 i=0 i=5 i=55 i=109 感想 論文 [1511.06434] Unsupervised Representation Learnin…

【写経】TensorFlowを使ったCGANの実装

前回はとりあえずTensorFlowを使ってGANを書くところをやってみました。 tsunotsuno.hatenablog.com 今回もこちらの本を参考にGANの別のモデルをやってみます。 https://www.amazon.co.jp/Learning-Generative-Adversarial-Networks-Ganguly/dp/1788396413 …

【写経】TesnorFlowを使ったGANの実装

最近は年度末が近づいたのもあって、なかなかブログを更新できていませんでしたが、少しずつ書いていきます。 前回は雑でもなんでもGANの仕組みを理解しようということで、numpyだけでGANを書いていました。 まともに動かなかったけど。。。 tsunotsuno.hate…

簡易版のGANを書いてみた

この前はCNNを書いてみました。 tsunotsuno.hatenablog.com 今回はちょっぴりCNNの応用のGANってやつをやってみます。 今回参考にさせていただいたのはこちら。 elix-tech.github.io めちゃくちゃ分かりやすかったです。 ありがとうございます。 こういうい…