生成AIの技術詳細（181～210）– 生成モデルの内部構造と技術を深く理解します。 –

前回の振り返り：テキスト生成モデルの詳細 前回は、テキスト生成モデルについて詳しく解説しました。テキスト生成は、シーケンス・ツー・シーケンスモデル、RNN（再帰型ニューラルネットワーク）、Transformerといった技術によって、自然な文章を自動的に...

前回の振り返り：画像生成の評価指標 前回は、画像生成の評価指標について解説しました。特に、生成された画像の品質を評価するために使われるFIDスコアやIS（Inception Score）について詳しく学びました。これらの指標は、生成されたデータが実データにど...

前回の振り返り：Pix2Pix 前回は、Pix2Pixについて解説しました。Pix2Pixは、画像から画像への変換を行うモデルで、例えば白黒画像をカラー化する、スケッチからリアルな画像を生成するといったさまざまな変換タスクに応用されます。生成器と識別器の協調...

前回の振り返り：WaveNet 前回は、WaveNetについて解説しました。WaveNetは、音声波形を直接生成するニューラルネットワークベースのモデルであり、高品質な音声合成を実現する技術です。音声波形をサンプリング単位で生成することで、従来の音声合成技術...

前回の振り返り：条件付きGAN（cGAN） 前回は、条件付きGAN（cGAN）について学びました。cGANは、生成するデータに条件を付加できる点が特徴で、特定の属性を持つデータを生成することが可能でした。これにより、笑顔の顔画像を生成したり、特定のカテゴリ...

前回の振り返り：StyleGAN 前回は、StyleGANについて学びました。StyleGANは、画像生成において特定のスタイルを細かく制御することができ、特に顔画像生成でその性能が注目されています。スタイルベースのアーキテクチャを採用することで、画像の特定の要...

前回の振り返り：CycleGAN 前回は、CycleGANを取り上げ、スタイル変換を可能にするGANの仕組みを解説しました。CycleGANは、異なるドメイン間（例えば、昼と夜、写真と絵画）の変換を行い、その際にペアデータを必要としないという特性を持っていました。...

前回の振り返り：DCGAN（Deep Convolutional GAN） 前回は、DCGAN（Deep Convolutional GAN）について解説しました。DCGANは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を利用して高品質な画像を生成する能力を持つGANで、特に画像生成やデザインの分野で応...

前回の振り返り：生成的敵対ネットワーク（GAN） 前回は、生成的敵対ネットワーク（GAN）について学びました。GANは、生成器（Generator）と識別器（Discriminator）の2つのモデルが競い合いながら学習を進めることで、新しいデータを生成するモデルです。...

前回の振り返り：変分オートエンコーダ（VAE） 前回は、確率的生成モデルである変分オートエンコーダ（VAE）について学びました。VAEは、データを潜在空間に圧縮し、その圧縮データから新しいデータを生成できるモデルです。VAEの大きな特徴は、確率分布に...

前回の振り返り：オートエンコーダの仕組み 前回は、オートエンコーダについて詳しく解説しました。オートエンコーダは、データを圧縮（エンコード）し、その圧縮データから元のデータを再構成（デコード）するモデルです。このプロセスは、次元削減や特徴...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、自己回帰モデルについて解説しました。自己回帰モデルは、時系列データなどで次の値を予測する際に活用される生成モデルの一種で、現在のデータポイントに基づいて次のステップを予測する仕組みでした。...