本セミナーでは変分自己符号化器 (VAE) や敵対的生成モデル (GAN) などの構造や理論的背景、応用事例、最新動向について解説いたします。
深層学習 (ディープラーニング) は様々な機械学習タスクで高い性能を発揮しているが、特に注目すべきは画像処理分野である。識別や分類だけでなく、教師無しでの異常検知、画像の高解像度化、文章から画像や動画の生成、さらには生成した疑似データを用いることで少ない教師データでの学習も可能となる。このようなタスクは特に変分自己符号化器や敵対的生成ネットワークといった手法によって飛躍的な向上が見られる。 本講演では敵対的生成ネットワーク (GAN) を中心に、変分自己符号化器 (VAE) 、フローベースモデル、自己回帰モデルなど様々な深層生成モデル・ベイズ的深層学習の手法を紹介する。 細かな理論的背景や実装法には立ち入らず、各手法の目的と応用例を中心に解説する。