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【中止】GANなどの深層学習を用いた生成モデルによる画像処理と小規模データ学習
開催日 |
10:00 ~ 17:00 締めきりました |
---|---|
主催者 | 株式会社 技術情報協会 |
キーワード | 機械学習・ディープラーニング |
開催エリア | 東京都 |
開催場所 | 【品川区】技術情報協会セミナールーム |
交通 | 【JR・地下鉄】五反田駅 【東急】大崎広小路駅 |
異常検知、画像の高解像度化、文章からの画像・動画の作成…
生成した擬似データを使い、少ない教師データで学習する方法とは!
セミナー講師
神戸大学 大学院システム情報学研究科 助教 松原 崇 氏
セミナー受講料
1名につき50,000円(消費税抜き、昼食・資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき45,000円(税抜)〕
セミナー趣旨
深層学習(ディープラーニング)は様々な機械学習タスクで高い性能を発揮しているが、特に注目すべきは画像処理分野である。識別や分類だけでなく、教師無しでの異常検知、画像の高解像度化、文章から画像や動画の生成、さらには生成した疑似データを用いることで少ない教師データでの学習も可能となる。このようなタスクは特に変分自己符号化器や敵対的生成ネットワークといった手法によって飛躍的な向上が見られる。
本講演では敵対的生成ネットワーク(GAN)を中心に、変分自己符号化器(VAE)、フローベースモデル、自己回帰モデルなど様々な深層生成モデル・ベイズ的深層学習の手法を紹介する。細かな理論的背景や実装法には立ち入らず、各手法の目的と応用例を中心に解説する。
セミナープログラム
1.深層生成モデルの背景
1−1.深層学習の基本と問題点
1−2.生成モデルの紹介
2.尤度を用いた深層生成モデル
2−1.自己符号化器から変分自己符号化器(VAE)
2−2.一般化された深層生成モデルと応用事例
2−3.深層生成モデルを用いた少数データ学習
2−4.深層生成モデルの問題点と自己回帰モデル
2−5.変数変換を用いた深層生成モデル
3.尤度を用いない深層生成モデル
3−1.敵対的生成ネットワークについての基礎知識
3−2.敵対的生成ネットワークのテクニック
3−3.敵対的生成ネットワークを用いた画像生成
3−4.敵対的生成ネットワークを用いた応用事例
【質疑応答・個別質問・名刺交換】
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