生成モデル

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、Unrolled GAN の学習メカニズムについて概説しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第４回）は、クレームを含む発明ストーリーを ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第２回）では、Unrolled GAN の実施例について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第３回）は、Unrolled GAN の学習メカニ ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第１回）では、Unrolled GAN の概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第２回）は、Unrolled GAN の実施例につい ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。今回のテーマとして、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）に関する学習アルゴリズムの１つである Unrolled GAN を題材に取り上げます。

ＧＡＮは、データの真贋判定を行う弁別器 ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、StackGAN の発明ポイントについて説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第４回）は、クレームを含む発明ストーリーを作成し、こ ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第２回）では、StackGAN の実施例について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第３回）は、本発明のポイントについて考察します。

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第１回）では、StackGAN の概要について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第２回）は、StackGAN の実施例について説明します。

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。今回のテーマとして、敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）ベースのデータ変換処理の一手法である StackGAN を題材に取り上げます。

生成モデルのバリエーション（Variants） ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、CycleGAN における学習メカニズムについて概説しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第４回）は、クレームを含む発明ストーリーを作 ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第２回）では、CycleGAN の実施例について説明しました。改めて復習されたい方は、こちらのリンクから確認をお願いします。今回（第３回）は、CycleGAN における学習のメカニズムにつ ...