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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2017-10-12 15:10 ［チュートリアル講演］Families of GANs ○高橋智洋（ABEJA）  PRMU2017-80 |
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| 抄録 | （和） | Generative Adversarial Nets(GANs) は，これを使用することで 例えば綺麗な画像を生成することができるなど，現在注目を集めている model である． その生成能力から，画像生成や domain 変換など様々なタスクへの応用がなされている． それと同時に，GAN はその学習が不安定，mode collapse を起こしてしまう といった問題も抱えている．そのため目的関数の修正なども試みられている． 結果，現在主にこの二軸に沿って多くの GAN に関するモデルが提案されている． 本稿では，1. まず GAN が機能する理由を述べ， 2. 現在試みられている目的関数修正 model を数パターンに分けて紹介した後に， 3. GAN が用いられている画像系の応用例を紹介する． 今後も GAN は，修正 model$cdot$ application の二軸で研究が進むと考えられる． 本稿がそのような研究の一助になればと考えている． |
| （英） | Generative Adversarial Networks(GANs) have recently gained popularity due to their ability to synthesize images which are quite similar to target images. As a result, these are used in various applications such as image domain transfer, generating unseen images etc. However, there are several challenges in training a GAN model like mode collapse, blurred outputs etc. In this tutorial, we would address these issues and present solutions for the same. This tutorial will consists of 1. Introduction to how GANs work, 2. Modified objectives for GANs and 3. Applications of GANs in image generation. As both the applications and research on GANs is growing, this tutorial will provide researchers an introduction and common challenges with GAN models. |
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| キーワード | （和） | 深層学習 / Generative Adversarial Nets / / / / / / |
| （英） | Deep Learning / Generative Adversarial Nets / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 117, no. 238, PRMU2017-80, pp. 95-100, 2017年10月. | |
| 資料番号 | PRMU2017-80 | |
| 発行日 | 2017-10-05 (PRMU) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | PRMU2017-80 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU |
| 開催期間 | 2017-10-12 - 2017-10-13 |
| 開催地（和） | 熊本大学 |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 深層学習 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2017-10-PRMU |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Families of GANs |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Families of GANs |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(2)（和/英） | Generative Adversarial Nets / Generative Adversarial Nets |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 智洋 / Tomohiro Takahashi / タカハシ トモヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 株式会社 ABEJA (略称： ABEJA) ABEJA, Inc. (略称： ABEJA) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-10-12 15:10:00 |
| 発表時間 | 60分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2017-80 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.238 |
| ページ範囲 | pp.95-100 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-10-05 (PRMU) |
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