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実践GAN 敵対的生成ネットワークによる深層学習

Compass Data Science

出版社名 マイナビ出版
出版年月 2020年2月
ISBNコード 978-4-8399-6771-0
4-8399-6771-7
税込価格 4,048円
頁数・縦 269P 24cm

商品内容

要旨

実物と区別ができないほどリアルな画像を生成することを可能としたGAN(敵対的生成ネットワーク)。最も革新的なGANの基本から実装へ。数学や理論に関しては最小限かつ必須のものに絞って解説。

目次

1 GANと生成モデル入門(はじめてのGAN
オートエンコーダを用いた生成モデル
はじめてのGAN:手書き文字の生成
深層畳み込みGAN:DCGAN)
2 GANの発展的な話題(訓練とよくある課題:GANをうまく動かすために
プログレッシブなGAN
半教師ありGAN
条件付きGAN
CycleGAN)
3 ここからどこへ進むべきか(敵対的サンプル
GANの実用的な応用
将来に向けて)

おすすめコメント

本書はGAN(敵対的生成ネットワーク)を学びたい方のために入門から実装まで、理論を交えつつ解説していきます。本書全体を通じてJupyter Notebookを使い、実装はPython、Kerasで行っていきますがいくつかの章ではGoogle ColaboratoryのNotebookを提供します。数学は最小限のものに限っていますが、機械学習とニューラルネットワーク、Pythonプログラミングについてある程度の経験がある方を主な対象読者としています。GANは多くの可能性に満ちていますから、意欲的な方々であれば学術界・実世界に大きなインパクトを与えられることでしょう。

著者紹介

ラングー,ヤクブ (ラングー,ヤクブ)   Langr,Jakub
創造的で広告のためのアプリケーションにGANを用いるスタートアップの共同創業者です。2013年よりデータサイエンスに従事しており、最近ではFiltered.comのデータサイエンス技術リーダーであり、MudanoのR&Dデータサイエンティスト。UKのBirmingham大学および無数の私企業でデータサイエンスのコースを教えており、Oxford大学の客員講師。深層技術の人材に投資するEntrepreneur Firstでの7期生の客員起業家でもありました。Royal Statistical Society(王立統計学会)のフェローであり、多数の国際会議で招待講演を行った。Oxford大学卒業
ボック,ヴラディミーア (ボック,ヴラディミーア)   Bok,Vladimir
Microsoft Researchでの音楽のスタイル変換の研究をしていた時に、GANの計り知れない潜在能力を認識。オンラインの旅行やE‐コマースのブランド、Fortune500に入る企業などに対して機械学習サービスを提供するニューヨークのスタートアップの、データサイエンスプロジェクトを運営。Harvard大学のコンピュータサイエンスの学士号と優秀賞を獲得
大和田 茂 (オオワダ シゲル)  
博士(情報理工)、保育士。株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所所属。ユーザインタフェースに関心があり、学生時代はコンピュータグラフィックス、就職してからはスマートハウスを題材としてきた。萌家電、OpenECHO、PicoGW、NanoGWなどを開発。最近は保育士支援システムに関心を持ち、画像処理に機械学習を利用している(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)