いつもとは若干嗜好を変えてみます。 こちらが面白そうだったので、その論文のメモです。 難しそうな数学の式がいっぱい出てきますが、頑張って読んでみます。。。
StackGAN、HDGANやAttnGANなどのText-to-Image系の勉強をしていると、ある程度自然言語処理の知識が必要になってきます。 今まではその辺度外視して、GANにフォーカスして勉強してみたんですが、このへんで自然言語処理について勉強してみようと思います。 t…
論文 著者 背景 検索モデルの変遷 Simple NN Lambdarank NN Decision Tree/Factorization Machine NN Deep NN 失敗談 Listing ID Multi-task learning 特徴エンジニアリング 正規化 分散 バグの局所化 一般化 特徴量の完全性確認 カテゴリーに関する濃度 シ…
論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ 提案手法 GraphGAN Framework Discriminator Optimization Generator Optimization Graph Softmax関数 評価 評価環境 データセット 比較対象 その他 Empirical Study Link Prediction Node Classification …
論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ 提案手法 Graph Convolutional Networkの概要 問題設定 Model Archtecture Localized graph convolutions ランダムウォークによる近傍探索 畳み込みの多層化 学習 Loss function ミニバッチの設計 Producer…
論文 https://arxiv.org/abs/1711.09020 著者 Yunjey Choi, Minje Choi, Munyoung Kim, Jung-Woo Ha, Sunghun Kim, Jaegul Choo 背景 近年のimage-to-image translationの進歩がめざましい一方で、拡張性に乏しい問題がある。 特に、2種類以上の変換にはペア…
論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ Information Maximizing Generative Adversarial Networks (InfoGAN) GANの原理 潜在変数を含む相互情報 評価 収束の効率化 表現力に関する評価 結論 感想 論文 https://arxiv.org/abs/1606.03657 著者 Xi …
論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ 提案手法 DiscoGAN ネットワーク設計 Loss Generative Adversarial Loss Reconstruction Loss 評価 単純評価 実画像の評価 CAR to CAR FACE to FACE 多数の特徴が共通する場合の変換 完全に別のものを角度…
だいぶ期間が空いてしまいましたが、結構前にGoogle Cloud Platformの使い方を勉強していました。 (別に諦めてたわけではなく、単純にAWSでいろいろやることがあったので、そっちを使ってただけです) tsunotsuno.hatenablog.com 当初の目的としては、GPUを使…
前回はtensorboardX導入までして、なんとなく動いてそうなことを確認しました。 tsunotsuno.hatenablog.com 今回はもうちょっといじくり回して見たいと思います。
最近PyTorchを勉強中なんですが、TensorFlowっぽくstatsを確認したいと思い始めました。 TensorBoard自体は結構便利なので、そのまま使えたら良いなーとか思って探してみたらこんなのありました。 qiita.com なるほどtensorboardXなるものがあるんですね。 g…
論文 著者 背景 目的とアプローチ 目的 アプローチ 提案手法 AttnGAN Attentional Generative Network Attention Model Loss Deep Attentional Multimodal Similarity Model (DAMSM) Text Encoder Image Encoder Matching score DAMSM loss 評価 評価条件 デ…
最近いろいろ忙しかったのですが、一段落ついたのでまたブログを再開します。 ここのところのディープラーニング界隈では、PyTorchなるものがなんだか流行っている感じがあって、今回はそれを使ってみます。
こんな記事を見かけました。 honawork.hatenablog.com やべえ、、、めっちゃ面白そう! ってことで、普段はディープラーニング関係しか論文読まないんですが、たまにはこんなのも読んでみました。
