生成モデル

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 ...

生成モデル

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。

背景

GANは、データの真贋判定を行う弁別器 ...

生成モデル

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 ...

生成モデル

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。

従 ...

生成モデル

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。

生成モデル

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。

背景

生成モデルのバリエーション(Variants) ...

生成モデル

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 ...

生成モデル

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 ...

生成モデル

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回(第1回)では、CycleGAN 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、CycleGAN の実施例について説明します。

生成モデル

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)ベースの画像処理の一手法である CycleGAN を題材に取り上げます。

背景

生成モデルのバリエーション(Variants)の1つ ...