GANs

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生成的・識別的情報検索モデルを統一するミニマックスゲーム(IRGAN: A Minimax Game for Unifying Generative and Discriminative Information Retrieval Models)

田中専務拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から「IRGANって論文が面白い」と聞かされたのですが、正直よくわからなくて困っています。うちみたいな古い工場にも関係ある話ですか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、田中専務。一緒に噛み砕いて説明しますよ。結論だけ先に言う

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非構造化デモからのマルチモーダル模倣学習(Multi-Modal Imitation Learning from Unstructured Demonstrations using Generative Adversarial Nets)

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下が「ロボットに色々覚えさせたい」と言い出しまして、どうも論文の話が出てきたんですが、何が違うのかさっぱりでして。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理すれば必ず分かりますよ。要点をまず3つでまとめると、「生デモから

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条件付き敵対的ドメイン適応(Conditional Adversarial Domain Adaptation)

田中専務拓海さん、最近部下が「ドメイン適応が鍵だ」と言ってきてまして、正直何をいまさら変えるのか見えていません。これって要するに何が変わる話なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!要点から言うと、この研究は「学んだAIを別の現場でも効率よく使えるようにする」方法を提案して

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生成敵対ネットワークの訓練を安定化する正則化(Stabilizing Training of Generative Adversarial Networks through Regularization)

田中専務拓海さん、最近部下が「GAN(Generative Adversarial Networks)を試そう」と言うのですが、そもそもGANって何ができるんでしょうか。現場に入れる価値があるのか、投資対効果をあなたの言葉で教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!要点を先

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生成対抗ネットワーク訓練におけるJensen–Shannonダイバージェンスの非パラメトリック推定(Non-parametric estimation of Jensen–Shannon Divergence in Generative Adversarial Network training)

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、弊社の若手からGANという技術を現場に入れたいと聞いておりまして、論文を読めば何か見えてくるのではないかと思いました。まず、この論文は経営目線で見ると何が一番違うのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!GANは見た目に良い成果

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半教師あり学習とGAN:マニホールド不変性と改良推論(Semi-supervised Learning with GANs: Manifold Invariance with Improved Inference)

田中専務拓海先生、お時間をいただきありがとうございます。最近、部下から『GANを使った半教師あり学習が有望だ』と言われて戸惑っています。これって要するに、ラベルの少ないデータでも学習ができて現場の手間が減るということでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!その通りです。簡潔に

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継続学習を組み込んだ敵対的生成ネット(Continual Learning in Generative Adversarial Nets)

田中専務拓海先生、最近うちの若手が「Continual Learningって重要です」って言うんですが、正直ピンと来ないんです。うちみたいな製造現場で本当に役に立つんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に要点を押さえれば使いどころが見えてきますよ。要点は三つです。継続学習

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生成対抗ネットワークの潜在空間を意味的に分解する(Semantically Decomposing the Latent Spaces of Generative Adversarial Networks)

田中専務拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から「GANってすごい」と聞かされているのですが、うちの現場で何ができるのか具体的にイメージできません。要点を簡潔に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、この論文は「生

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最適輸送から生成モデルへ:VEGAN cookbook(From optimal transport to generative modeling: the VEGAN cookbook)

田中専務拓海先生、お時間よろしいですか。部下から『この論文がすごい』と聞かされましたが、正直何がどう変わるのかピンと来ません。経営視点での要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つで説明できますよ。まず、データと生成モデル