上記を直感的に説明する時の例として、紙幣の偽造者と警察の関係が頻繁に使用される。偽造者は本物の紙幣とできるだけ似ている偽造紙幣を造る。警察は本物の紙幣と偽造紙幣を見分けようとする。次第に警察の能力が上がり、本物の紙幣と偽造紙幣をうまく見分けられるようになったとする。その時、偽造者は偽造紙幣を使えなくなってしまうため、更に本物に近い偽造紙幣を造るようになる。警察は本物と偽造紙幣を見分けられるようにさらに改善し...という風に繰り返していくと、最終的には偽造者は本物と区別が付かない偽造紙幣を製造できるようになる。数式を用いて学習工程を説明すると以下のとおりである。真のモデルか識別する確率であるので以下のように表記できる。こと)の分布をマッチングするということは、2つの分布の相違度を最小化するということである。Divergenceが存在する。使って以下のように書ける。生成器から生成されたサンプルのマッチングができる。交互に更新することで上記min-max問題をときます。DCGANとはこのあたりがわかりやすい。chainerをupdateしてみたら動かなかったので再install。--no-cache-dirとかやったらうまくいった。developではうまくinstallできなかった。epoch1000epochから10000epochで生成される画像に変化があるので学習はしてそう。夢に出てきそうな謎画像が生成された。modelとの比較があるなど詳しい。(1)texはてなブログをはじめよう!kumechannさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。