学習

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 ...

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。

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。

生成モデルのバリエーション（Variants）の１つ ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第３回）では、Pix2Pix におけるノイズの入力機構を省略できた理由について解説しました。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、クレームを試作し ...

はぐれ弁理士 PA Tora-O です。前回（第２回）では、Pix2Pix 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。

前回の記事に掲載した図１と図２をもう一度 ...