Learningという本を知っていますか?この本はディープラーニングを使った生成モデルについて書かれています。画像を生成するとか、文を生成するといったことをディープラーニングでやろうという内容です。4章まで(半分いかないくらいの量です)しか読んでいませんが、大変良い本だと思いましたので、簡単に紹介できればと思います。以下にAmazonのリンクを貼っておきますが、クリックしてもお金が入ったりなんてことはないので、安心してください。LearningのAmazonへのリンク自分が買ったときには家に届くまで一週間くらいかかった記憶がありますので、買うときはそこだけ注意してください。値段なんですが、購入当時は6500円だったのでなんだかお安くなってます...。簡単に中身の話1章は導入ですので置いておきます。2章2章はディープラーニングの導入です。2章は自分はほぼ読まずに飛ばしたのですが、ざっと見た感じは次のような内容です(3章と4章を読んだ感じは、きっと2章もよく書かれているんだろうなぁと思ってます)。ディープラーニングでは一体どういったことをネットワークが学んでいくのか、どういう情報を抽出して最終的な判断をおこなうかという話からはじまり、ディープラーニングの基本的な構成要素(例えば、畳み込みやDropout、BatchNormalization)について(多分)親切に記述されています。Kerasのコードとそれが何をしているのかがきちんと書かれているので、おそらくKeras初心者の方にも問題なく読めるかと思います。AutoEncoderによる画像の生成の話となります。AutoEncoderがその問題にどう対応したかということが書かれています。AutoEncoderの違いといえば、画像の潜在空間へのマッピングの仕方になります。AutoEncoderはこのマッピングのときに正規分布を持ち出すのですが、どうしてこれをやる必要があるのかということが、この章を読むことでよく分かるのではないでしょうか。ちなみに数学が好きな方には残念ですが、変分下限などの話はありません。今のところ、きれいな画像を作るための手法としてよく利用されるのはGANをベースにした手法となります。4章はこのGANの導入とGANの問題点を緩和したWGANによる画像の生成の話になります。GANのコンセプトとオリジナルのGANの諸々の問題点が書かれています。GANのアイディアは非常に面白いのですが、学習が難しいことでもよく知られています。モード崩壊やハイパーパラメータの敏感さ、Generatorのlossの情報量のなさ...。GANの学習の不安定さを改善するための手法としてWGANがあります。このWGANがどのようにして不安定性さに対応したのかということについて、概要が述べられています。この本の良いところ説明が分かりやすい紹介している手法の詳細についてはあまり書かれていない印象ですが、何を目的として、何をしているのかということは分かるようになっているかと思います。エッセンスの部分はよく分かるという感じです。補足が気が利いている本の中にところどころ補足が入ります。ディープラーニングをやり始めたくらいの方は知らないかもしれないけど、知っていると為になる、そんな内容の補足が書かれていると思います。Kerasのコードへの説明が詳しいKerasのコードが本書には結構書いてありますが、補足がちゃんとしていますので、コードが何をしているのかが分かりやすいです。読みやすい英語の気がする英語弱者の私でも結構スイスイと読めます。著者に合っているんでしょうか。英語が苦手な人の意見求む。楽しいこれはなんだか続きが読みたくなる本です。本を読む上で大事な要素だと思います。Qrunch.netサーバー提供フィードバックを送信する。